◆CUDA诞生的意义：

    在传统的发展路线中，电脑显示卡一直在为游戏和3D应用程序服务，但是竞争的激烈、技术的飞速前进客观的成就了GPU的爆炸式发展。GPU的运算能力已经达到了非常高的水平，甚至在浮点运算能力上已经大幅度超越最高级别的处理器产品。

    研究表明，从1993年开始，GPU的性能以每年2.8倍的速度增长，这个数字大大超过了PC其他子系统的发展速度。一块工作频率为3.0GHz的Pentium 4处理器，其晶体管数目为1.25亿个，即使算上SSE指令集的SIMD（单指令并发多数据流，这种情况是浮点吞运算下吐能力的最理想状况），也只有6GFlops的峰值浮点处理能力，而同期的一块NV40 GPU就有2.22亿个晶体管，峰值浮点运算能力很轻易超过40GFlops，而时间发展的今日，GPU的峰值浮点运算能力已经接近甚至超过了TFlops（1000GFlops）级别，GPU的性能可想而知。

    除此之外，GPU还拥有自己的独立子存储系统——显存，它拥有比系统主内存高得多的带宽。Intel曾经为它的Pentium 4 XE系列处理器所拥有的1066MHz前端总线所提供的8.6GB/S的带宽倍感自豪，而同期一块普通的GeForce 6800就拥有20GB/S以上的显存带宽。

『GPU一直在促进游戏画面的进步，客观上造就了自身强大的性能』

    于是，由这个问题就导致了两方面的考量：一、GPU拥有如此强大的性能，它能否为其它非游戏类的应用程序进行加速，发挥其性能的优势；二、GPU的浮点运算能力虽然强大，但是其架构一直是专有的，无法和目前的x86处理器相比拟，通过什么方法去使用GPU，通过什么方法去让应用程序利用GPU加速。

    上述所讲就是NVIDIA最新的理论构想，那就是让GPU超越游戏，去拓展更为广阔的空间。而超越游戏，让GPU为其它应用程序服务，NVIDIA很早就进行了尝试，比如：NVIDIA早就与Adobe公司合作，为其Adobe Acrobat 8及Adobe Reader 8系列产品提供全新的页面显示着色技术，利用GPU来加速PDF格式下的绘图及显示功能，除了在效能上有所增进外，还可以利用GPU的可编程特性，进一步加强PDF文件中的2D内容展示效果，包括平移、卷动、缩放等，实际上Adobe Reader 8每一项运用到GPU的功能都有着显著的效能增进。使用者过去避免使用的一些应用，例如可进行极精细比例缩放的地图，现在都可以轻易地显示。

『早在G80时代NVIDIA就已经提出了CUDA的概念』

    而想要实现这些功能，必然需要显卡与应用程序之间有一个良好的程序接口，这就是CUDA。其时早在G80时代，NVIDIA就提出了CUDA的概念，只不过因为那时候CUDA还未成型，所以没有公布，而现在，基于CUDA的应用程序越来越多，因此到了GTX200系列芯片的发布，CUDA才同时正式大范围的推广并介绍给普通消费者。

◆CUDA的应用范围：

    由于GPU的特点是处理密集型数据和并行数据计算，因此CUDA非常适合需要大规模并行计算的领域。目前CUDA除了可以用C语言开发，也已经提供FORTRAN的应用接口，未来可以预计CUDA会支持C++、Java、Python等各类语言。虽然现在更多的应用在游戏、图形动画、科学计算、地质、生物、物理模拟等领域，但是由于GPU本身的通用特性和CUDA提供的方便的开发环境，我们可以放开思维的束缚，想象几种可能的应用场景：

• 搜索引擎中的排序、文本分类等相关算法的应用
• 数据库、数据挖掘
• 电信、金融、证券数据分析
• 数理统计分析
• 生物医药工程
• 导航识别
• 军事模拟
• 无线射频模拟
• 图像语音识别

    这些领域内的计算都是属于大规模的数据密集型计算，因此我们完全有理由相信，在CUDA的驱动下，GPU能够在这些领域建立一个属于自己的新时代。