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CUDA，全称为统一计算设备架构，是英伟达公司开发的一种革命性的并行计算平台和编程模型。它让图形处理器不再仅仅用于图形渲染，而是能够进行各种通用计算任务。
要理解CUDA的优势，我们需要对比CPU和GPU的架构差异。CPU拥有少量但功能强大的核心，擅长处理复杂的逻辑运算和分支操作。而GPU则拥有大量相对简单的核心，专门设计用于并行处理大量相似的计算任务。
CUDA的核心思想是并行计算。它将一个复杂的计算任务分解成许多可以同时执行的简单子任务。每个GPU核心负责处理一个子任务，所有核心同时工作，这样就能大幅提升计算效率，特别适合处理矩阵运算、图像处理等可并行化的任务。
CUDA编程模型包含几个关键组件。首先是主机代码，运行在CPU上，负责程序的整体控制和数据准备。然后是设备代码，运行在GPU上，包含并行执行的核函数。编程时需要管理CPU和GPU之间的内存和数据传输，并正确调用核函数来执行并行计算。
CUDA在众多领域都有重要应用。在人工智能领域，CUDA大幅加速了深度学习模型的训练过程。在科学计算中，它帮助研究人员进行复杂的数值模拟。图像和视频处理、密码学计算、金融建模等领域也都受益于CUDA的并行计算能力，使原本需要数小时甚至数天的计算任务在几分钟内完成。