CUDA —— 并行计算的革命
CUDA —— 并行计算的革命
在深度学习和人工智能（AI）的早期，计算资源的限制是一个主要的瓶颈。
特别是对于卷积神经网络（CNNs）和递归神经网络（RNNs）这样的深度学习模型，
它们需要进行大量的矩阵乘法和向量运算，这在处理大规模数据集时尤其耗时。
传统的 CPU（中央处理单元）在处理这些大规模数据集和复杂模型时显得缓慢，因为它们主要是为了顺序处理任务而设计的。
在这个背景下，NVIDIA 的创始人 —— 也就是酷爱穿黑皮衣的 GPU 之父黄仁勋 —— 带领他的团队克服了重重阻力，推出了CUDA。
那么，CUDA是什么呢？
为什么它的出现被誉为并行计算的一次革命？
要回答这个问题，我们得从 GPU（图形处理单元）的设计理念说起。
GPU 最初是为了加速计算机图形和游戏中的图像渲染而设计的。
它们的主要任务是高效地创建 3D 图形，确保电脑游戏和其他需要高分辨率及复杂图形处理的应用能够流畅运行。
这种效率来自于 GPU 的并行结构，它能够同时处理成百上千个小的计算任务，非常适合渲染大量像素的图像。
相比之下，即便是高端 CPU，核心数量也远远少于 GPU —— CPU 通常也就 4 核 8 核的，而 GPU 则可以拥有上千个核心。
如果把 CPU 比作是资深专家，擅长计算推导复杂的数学公式，那么 GPU 就是刚学会加法和乘法的小学生……
研究人员和工程师很快就意识到，GPU 的并行处理能力同样适合执行机器学习和深度学习算法中的大规模矩阵和向量运算。
（说白了就是简单的加法和乘法计算累加，只不过是需要在非常大的数据集上重复执行数十亿次）
这些类型的计算在 AI 模型的训练和推理过程中非常常见，尤其是在处理大量数据和复杂模型结构时。
皮衣战神黄教主发现，GPU 在非游戏时间太安逸了，所以就搞了 CUDA 这么一个开发平台（其实就是让程序员可以对 GPU 进行编程的接口）
AI 大神吴恩达简单评价了 CUDA 的意义：“在 CUDA 出现之前，全球能用 GPU 编程的可能不超过 100 人，有 CUDA 之后使用 GPU 就变成一件非常轻松的事。”
通过 CUDA 这样的编程平台，极大地简化了研究人员和开发者利用 GPU 进行科学计算的能力，将 GPU 的应用从图形渲染扩展到了 AI 领域。
CUDA 的推出不仅为深度学习领域带来了前所未有的计算能力，而且还为广大科学家和工程师提供了强大的工具，以探索和开发新的计算密集型应用，真正实现了并行计算的革命。
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