CUDA

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。 将来还会支持其它语言，包括FORTRAN以及C++。

计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展。为打造这一全新的计算典范，NVIDIA®（英伟达™）发明了CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）这一编程模型，是想在应用程序中充分利用CPU和GPU各自的优点。现在，该架构现已应用于GeForce®（精视™）、ION™（翼扬™）、Quadro以及Tesla GPU（图形处理器）上，对应用程序开发人员来说，这是一个巨大的市场。 　　

在消费级市场上，几乎每一款重要的消费级视频应用程序都已经使用CUDA加速或很快将会利用CUDA来加速，其中不乏Elemental Technologies公司、MotionDSP公司以及LoiLo公司的产品。 　　

在科研界，CUDA一直受到热捧。例如，CUDA现已能够对AMBER进行加速。AMBER是一款分子动力学模拟程序，全世界在学术界与制药企业中有超过60,000名研究人员使用该程序来加速新药的探索工作。 　　

在金融市场，Numerix以及CompatibL针对一款全新的对手风险应用程序发布了CUDA支持并取得了18倍速度提升。Numerix为近400家金融机构所广泛使用。 　　CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起。全球财富五百强企业现在已经安装了700多个GPU集群，这些企业涉及各个领域，例如能源领域的斯伦贝谢与雪佛龙以及银行业的法国巴黎银行。 　　

随着微软Windows 7与苹果Snow Leopard操作系统的问世，GPU计算必将成为主流。在这些全新的操作系统中，GPU将不仅仅是图形处理器，它还将成为所有应用程序均可使用的通用并行处理器。

是一种针对支持CUDA功能的GPU（图形处理器）的C语言开发环境。CUDA开发环境包括: 　　

· nvcc C语言编译器 　　

· 适用于GPU（图形处理器）的CUDA FFT和BLAS库。 　　

· 分析器 　　

· 适用于GPU（图形处理器）的gdb调试器（在2008年3月推出alpha版） 　　

· CUDA运行时（CUDA runtime）驱动程序（目前在标准的NVIDIA GPU驱动中也提供）。 　　

CUDA编程手册 　　

CUDA开发者软件开发包（SDK）提供了一些范例（附有源代码），以帮助使用者开始CUDA编程。这些范例包括: 　　

· 并行双调排序 　　

· 矩阵乘法 　　

· 矩阵转置 　　

· 利用计时器进行性能评价 　　

· 并行大数组的前缀和（扫描） 　　

· 图像卷积 　　

· 使用Haar小波的一维DWT 　　

· OpenGL和Direct3D图形互操作示例 　　

· CUDA BLAS和FFT库的使用示例 　　

· CPU-GPU C—和C++—代码集成 　　

· 二项式期权定价模型 　　

· Black-Scholes期权定价模型 　　

· Monte-Carlo期权定价模型 　　

· 并行Mersenne Twister（随机数生成） 　　

· 并行直方图 　　

· 图像去噪 　

· Sobel边缘检测滤波器 　　

· MathWorks MATLAB® 　　

新的基于1.1版CUDA的SDK 范例现在也已经发布了。 　　

技术功能 　　

· 在GPU（图形处理器）上提供标准C编程语言 　　

· 为在支持CUDA的NVIDIA GPU（图形处理器）上进行并行计算而提供了统一的软硬件解决方案 　　

· CUDA兼容的GPU（图形处理器）包括很多：从低功耗的笔记本上用的GPU到高性能的，多GPU的系统。 　　

· 支持CUDA的GPU（图形处理器）支持并行数据缓存和线程执行管理器 　　

· 标准FFT（快速傅立叶变换）和BLAS（基本线性代数子程序）数值程序库 　　

· 针对计算的专用CUDA驱动 　　

· 经过优化的，从中央处理器（CPU）到支持CUDA的GPU（图形处理器）的直接上传、下载通道 　　

· CUDA驱动可与OpenGL和DirectX图形驱动程序实现互操作 　　

· 支持Linux 32位/64位以及Windows XP 32位/64位 操作系统 　　

· 为了研究以及开发语言的目的，CUDA提供对驱动程序的直接访问，以及汇编语言级的访问。