CUDA是由NVIDIA推出的通用并行计算架构，它允许开发人员利用NVIDIA的GPU进行高效的计算。
1. 高性能计算：CUDA使得GPU能够执行高度并行的计算任务，这对于需要处理大量数据的应用程序来说是非常有用的。GPU拥有成百上千个流处理器，可以同时执行多个计算任务。
2. 编程框架：CUDA提供了一个编程框架，支持多种编程语言，如C、C++、Fortran、Python等，使得开发者可以使用这些语言编写运行在GPU上的程序。
3. 跨平台支持：CUDA支持多种操作系统，包括Windows、Linux和Mac OS，以及多种GPU架构，这为不同平台和设备的兼容性提供了便利。
4. 广泛应用：CUDA被广泛应用于科学计算、机器学习、图像处理、金融分析等领域，它的高效性能使得这些领域的计算任务得以加速。
5. 开发工具：NVIDIA提供了一系列的开发工具，如NVIDIA Nsight和CUDA Toolkit，以帮助开发者更好地编写、调试和优化CUDA程序。
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