Explore your GPU compute capability and learn more about CUDA-enabled desktops, notebooks, workstations, and supercomputers.

In computing, CUDA (Compute Unified Device Architecture) is a proprietary [2] parallel computing platform and application programming interface (API) that allows software to use certain types of graphics processing units (GPUs) for accelerated general-purpose processing, an approach called general-purpose computing on GPUs.

The NVIDIA® CUDA® Toolkit provides a development environment for creating high-performance, GPU-accelerated applications. With it, you can develop, optimize, and deploy your applications on GPU-accelerated embedded systems, desktop workstations, enterprise data centers, cloud-based platforms, and supercomputers.

透過這個技術，使用者可利用NVIDIA的GPU进行图像处理之外的運算，亦是首次可以利用GPU作為C-编译器的开发环境。CUDA 開發套件（CUDA Toolkit ）只能將自家的CUDA C-語言（對OpenCL只有链接的功能 [2] ），也就是執行於GPU的部分編譯成 PTX （ 英语 …

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司开发的一种编程模型和软件环境，它允许开发者使用C、C++、Python等高级语言来编写 GPU程序。 在CUDA模型中，程序员编写一种被称为 内核 的函数，这些函数在GPU的多个线程上并行执行。 程序员还可以 控制线程的组织和通信，以优化性能和资源利用。 CUDA提供了一套丰富的 开发工具，包括 编译器 、 库 、 调试器 和 性能分析工具，这些工具使得开发者可以更容易地开发和优化CUDA程序。 通过使 …

NVIDIA GPU 为全球数百万台台式机笔记本电脑工作站和超级计算机提供动力加速了消费者专业人士科学家和研究人员的计算密集型任务. 开始使用 CUDA 和 GPU 计算并免费加入我们的NVIDIA 开发者计划。 了解CUDA Toolkit; 了解Data center用于技术和科学计算; 了解RTX用于专业 ...

2025年3月22日 · gpu/cuda/驱动和机器学习训练框架的关系; nvidia 率先在 gpu 中引入了通用计算能力，使得开发者能利用 cuda 编程语言来驱动。这时候 gpu 的核心都是 cuda core。由于一个 gpu 里面有大量的 cuda core，使得并行度高的程序获得了极大的并行加速。

cuda® 是 nvidia 开发的一个并行计算平台和编程模型，用于在图形处理单元 (gpu) 上进行通用计算。 借助 CUDA，开发者能够利用 GPU 的强大功能显著加快计算应用程序的运行速度。

GPU 代码兼容性. CUDA 为不同 GPU 之间的代码兼容性提供了两种机制：二进制兼容性和 PTX JIT 兼容性。 二进制兼容性. NVIDIA GPUs 在主要计算能力版本中与二进制兼容，前提是次要版本相同或更高。这意味着为 sm_86 编译的 cubin 可以加载到 x 大于或等于 6 的任何 sm_8x 上。

CUDA的编程模型, 认为整个系统是一个异构计算系统, 由一个Host和多个Device组成, Host 和 Device有各自的内存, 分别叫做Host memory 和Device memory. Device memory 在CUDA的概念里也可以叫做Global memory.