要搞清楚cuda是什么，先要明白cpu和gpu的区别。
cpu架构有复杂的控制单元和巨大缓存。
这种设计是为了处理复杂逻辑运算。这要求cpu必须有很强的单核性能。
但cpu物理核心数量有限，就算最高端的服务器cpu，面对海量简单计算时，也会因为线程数量限制而排队。
快看网的推荐算法，本质是海量矩阵乘法。
这些计算本身不复杂，不需要多强逻辑推理，但数量极其庞大。
让cpu去算矩阵，是高射炮打蚊子，效率极低，而且容易把服务器撑爆。
gpu架构完全不同。
gpu没有复杂控制单元，内部塞满了成百上千个简单的流处理器。
这些流处理器只能做基础运算。
但因为数量庞大，它们可以同时并行处理海量数据。
这完美契合了ai算法和推荐系统需要的大规模并行计算。
可是，硬件再强，也需要软件驱动。
在cuda出现前，程序员想用显卡算力做非图形渲染的通用计算，简直是噩梦。
他们必须把非图形数据，强行伪装成图形像素数据，通过复杂图形api通道传给显卡。
等显卡算完，还要把输出像素数据反向解析回通用数据。
这种操作极其繁琐，写错一行代码，就会导致程序崩溃。
所以，空有强大并行算力，却没人能轻易用在非游戏领域。
直到黄仁勋做出大胆决定，推出cuda。
cuda全称是计算统一设备架构。
它本质是一个软件开发平台和编程模型。