CUDA是NVIDIA于2016年推出的一种通用并行计算平台和编程模型，利用 NVIDIA GPU 中的并行计算引擎以比CPU更有效的方式解决许多复杂的计算问题。 GPU（Graphics Processing Unit）在相同的价格和功率范围内，比CPU提供更高的指令吞吐量和内存带宽。GPU 专门用于高度并行计算，因此设计时更多的晶体管用于数据 ...

CUDA，这个名字听起来就像是某种高科技的密码，但它实际上是英伟达公司在2006年推出的一个技术，全称是Compute Unified Device Architecture，也就是“统一计算设备架构”。简单来说，CUDA让程序员能够利用显卡（GPU）的强大计算能力来执行复杂的计算任务，而不仅仅是处理图形和视频。 想象一下，你的 ...

CUDA，全称 Compute Unified Device Architecture，是 NVIDIA 在 2016 年推出的一种通用并行计算平台和编程模型，它利用 NVIDIA GPU 中的并行计算引擎以比 CPU 更有效的方式解决许多复杂的计算问题。 CUDA 附带一个软件环境，允许开发人员使用 C++ 作为高级编程语言。

本人是NLP搬砖工，并不专门研究CUDA算子。 我看了几个回答没看见特别通俗易懂的，所以我想尝试以一个外行人的身份给其他外行人解释。 所以我主要注重懂，而不是准。 在CUDA生态的最低层就是硬件，也就是显卡里面的计算单元、显存、缓存、总线、控制器等等。

为什么CUDA是NVIDIA的护城河？ 因为它软硬结合，成为了深度学习领域事实上的行业标准，只要黄的脑子不作大死，这个行业一天不完蛋他就有一天的肉吃。

CUDA 的官方文档（参考资料1）是这么介绍CUDA的： a general purpose parallel computing platform and programming model that leverages the parallel compute engine in NVIDIA GPUs to solve many complex computational problems in a more efficient way than on a CPU.

Oct 26, 2023 · Interesting that the OPs numbers show fewer 440/4 4 speed than Hemi automatic 70 Cuda hardtops, and less than 1,000 440/4s total. How many 440/4 Challenger RTs were built in 1970?

3）没充分考虑GPU生态发展的时间成本 从GPU的发展历史上看，GPU也是从专用（仅显示）到通用，生态的成长是一个非常烧钱且花时间的事情，生态的成长大概以10年为基本单位，例如CUDA、RISC-V都是10-20年的建设才具备了初步影响力。建设生态的成本大概是芯片的10-20倍。

Nvidia在深度学习领域的投入较早，一些常见的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等最初开发时选择了支持CUDA，因此这些框架的生态系统中的大部分资源和库也是基于CUDA进行优化和开发的。 所以，久而久之， CUDA就成为了大家开发AI程序的主流工具。

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 192…