所謂cuda其實就是Compute Unified Device Architecture的縮寫，它包含了 CUDA 指令集架構(ISA)以及 GPU 內部的并行計算引擎。 開發(fā)人員現在可以使用 C 語言來為 CUDA?架構編寫程序。主流的深度學習框架也都是基于 CUDA 進行 GPU 并行加速的，幾乎無一例外。在這個平臺上，可以使用 NV 公司提供給你的各種便捷計算工具來進行計算，不需要你自己再來開發(fā)這些工具。

　　延伸知識：

　　CUDA存儲器類型：

　　1、 寄存器Register

　　寄存器是GPU上的高速緩存器，其基本單元是寄存器文件，每個寄存器文件大小為32bit.

　　Kernel中的局部(簡單類型)變量第一選擇是被分配到Register中。

　　特點：每個線程私有，速度快。

　　2、 局部存儲器 local memory

　　當register耗盡時，數據將被存儲到local memory。如果每個線程中使用了過多的寄存器，或聲明了大型結構體或數組，或編譯器無法確定數組大小，線程的私有數據就會被分配到local 　　memory中。

　　3、 共享存儲器 shared memory

　　可以被同一block中的所有線程讀寫，特點：block中的線程共有;訪問共享存儲器幾乎與register一樣快。

　　以上就是什么是cuda，有啥用?的內容。