簡單的理解，CUDA架構就是讓之前只能處理圖像渲染的GPU通用化處理任何類型的計算，而能夠實現任意類型計算的處理器只有CPU，但CPU的計算能力相對于CPU來說很弱，尤其是在處理一些高性能計算的時候CPU的性能明顯不足。GPU的通用化可以讓需要高性能計算的時候直接調用GPU進行計算，CPU僅僅是處理程序本身的一些工作。

    目前，支持CUDA的GPU銷量已逾1億，數以千計的軟件開發人員正在使用免費的CUDA軟件開發工具來解決各種專業以及家用應用程序中的問題。這些應用程序從視頻與音頻處理和物理效果模擬到石油天然氣勘探、產品設計、醫學成像以及科學研究，涵蓋了各個領域。目前市面上已經部署了超過一億顆支持CUDA的GPU，數以千計的軟件開發人員正在使用免費的CUDA軟件工具來為各種應用程序加速。

● CUDA 4.0架構版本其它特性與功能:

    MPI與CUDA應用程序相結合，當應用程序發出MPI收發調用指令時，例如OpenMPI等改編的MPI軟件可通過Infiniband與顯卡顯存自動收發數據。

    GPU多線程共享，多個CPU主線程能夠在一顆GPU上共享運行環境，從而使多線程應用程序共享一顆GPU變得更加輕松。

    單CPU線程共享多GPU，一個CPU主線程可以訪問系統內的所有GPU。 開發人員能夠輕而易舉地協調多顆GPU上的工作負荷，滿足應用程序中“halo”交換等任務的需要。

    全新的NPP圖像與計算機視覺庫，其中大量圖像變換操作讓開發人員能夠快速開發出成像以及計算機視覺應用程序。

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