我有兴趣在一些新技术下进行开发，我正在考虑尝试 CUDA。现在......他们的文档技术性太强，没有提供我正在寻找的答案。另外，我想听听那些对 CUDA 有一定经验的人的回答。
基本上我的问题是标题中的问题：
CUDA 到底是什么？ （它是一个框架？还是一个 API？什么？）
它是干什么用的？ （除了对 GPU 进行编程之外，还有其他东西吗？）
它是什么样的？
针对 CUDA 编程而不是针对 CPU 编程有什么好处？
什么是开始使用 CUDA 编程的好地方？
【问题讨论】：
CUDA 汇集了几样东西：
CUDA 的重点是编写可在兼容的大规模并行 SIMD 架构上运行的代码：这包括多种 GPU 类型以及非 GPU 硬件，例如 nVidia Tesla。大规模并行硬件每秒可以运行比 CPU 多得多的操作，而财务成本相当相似，在允许的情况下可实现 50 倍或更多的性能提升。
与早期方法相比，CUDA 的一个好处是可以使用通用语言，而不必使用像素和顶点着色器来模拟通用计算机。该语言基于 C 语言，带有一些额外的关键字和概念，这使得非 GPU 程序员很容易上手。
这也是 nVidia 愿意在其硬件上支持通用并行化的一个迹象：现在听起来不像“用 GPU 乱搞”，而更像是“使用供应商支持的技术”，这使得它采用了在非技术利益相关者面前更容易。
要开始使用 CUDA，请下载 SDK，阅读手册（说真的，如果您已经了解 C，那 并不复杂）并购买与 CUDA 兼容的硬件（您可以 > 首先使用模拟器，但性能是最终的重点，如果您可以实际尝试您的代码会更好）
【讨论】：
（免责声明：我只在 2008 年的一个学期项目中使用了 CUDA，所以从那时起情况可能发生了变化。） CUDA 是一个开发工具链，用于创建可以在 nVidia GPU 上运行的程序，以及用于控制此类程序的 API来自 CPU 的程序。
GPU 编程与 CPU 编程的优势在于，对于一些高度可并行化的问题，您可以获得大量加速（大约快两个数量级）。然而，许多问题很难或不可能以适合并行化的方式表述。
从某种意义上说，CUDA 相当简单，因为您可以使用常规 C 来创建程序。但是，为了获得良好的性能，必须考虑很多事情，包括 Tesla GPU 架构的许多低级细节。
【讨论】：