CUDA：解锁GPU并行计算的革命性架构

从核心原理到编程实践，全面解析NVIDIA的并行计算引擎

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引言：为什么需要CUDA？

在人工智能、科学计算和图形渲染领域，海量数据的并行处理已成为核心需求。传统CPU受限于冯·诺依曼架构的串行执行模式，难以应对现代计算的并行性要求。而GPU（图形处理器）凭借其数千个计算核心和高内存带宽，天然适合并行任务。

CUDA（Compute Unified Device Architecture） 正是NVIDIA为释放GPU通用计算潜力而设计的革命性架构。自2006年推出以来，它已成为GPU加速计算的行业标准，驱动着从深度学习训练到气候模拟的各类高性能应用。

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一、CUDA架构的核心设计思想

1.1 异构计算模型

CUDA将计算任务划分为两部分：

• Host（主机）：CPU及其内存，负责逻辑控制和串行任务
• Device（设备）：GPU及其显存，专攻并行计算