CUDA是什么？
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。是一种通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。说白了就是我们可以使用GPU来并行完成像神经网络、图像处理算法这些在CPU上跑起来比较吃力的程序。通过GPU和高并行，我们可以大大提高这些算法的运行速度。有的同学可能知道，在CPU和GPU上跑同一个神经网络，由于其大量的浮点数权重计算以及可高并行化，其速度的差距往往在10倍左右，原本需要睡一觉才能看到的训练结果也许看两集动漫就OK了。
GPU并行在图像处理方面更是应用广泛，大家知道图像处理实际上是对图像的二维矩阵进行处理，图像的尺寸都是几百乘几百的，很容易就是上万个像素的操作，随便搞个什么平滑算法，匹配算法等等的图像算法在CPU上跑个几十秒都是很正常的，对于图像处理，神经网络这种大矩阵计算，往往是可以并行化的，通过GPU并行化处理往往能够成倍的加速。
综上所述，去学习一下怎么在GPU上开个几千个线程过把优化瘾还是一件很惬意的事情，更何况CUDA为我们提供了这么优秀的计算平台，可以直接使用C/C++写出在显示芯片上执行的程序，还是一件很赞的事情。
不过CUDA编程需要注意的点是很多的，有很多因素如果忽略了会大大降低速度，写的不好的CUDA程序可能会比CPU程序还慢。所以优化和并行是一门很大的学问，需要我们去不断学习与了解。
关于本文
标签：编程,并行,笔记,算法,图像处理,CUDA,GPU,CPU From： https://www.cnblogs.com/foreverstars/p/16789304.html