背景发展
图形处理器GPU(Graphics Processing Unit),是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
随着显卡的不断发展，GPU为显示图像做了许许多多的改进和优化，计算能力越来越强大。在并行计算的能力上，GPU已经远远超越了通用的CPU，如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVIDIA推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。
2006年，芯片公司NVIDIA(英伟达)发布了CUDA，CUDA是建立在英伟达GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA编程可以利用GPU的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。近年来，GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。
基本原理
中央处理器CPU(Central Processing Unit)是一块超大规模集成电路，是一台计算机的运算核心和控制核心,它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。
在冯诺依曼计算机模型中，计算机分为五个部分：运算器，控制器，存储器，输入设备，输出设备。CPU本质上就是运算器和控制器的结合体，其不但要实现多种多样的算术运算，也要实现各种复杂的逻辑运算和系统控制。相比较而言，GPU的主要任务为图像处理，面临的应用场景更多的是并行计算，因而同等价格和配置下，CPU有更强的算术运算，逻辑运算和系统控制的综合能力，GPU更加偏向于算术运算和并行运算。如果特定的计算任务有着大量的并行计算和算术运算，较少的逻辑控制，那么该任务在GPU上的表现要远远优异于同配置的CPU。
运算模型
GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，可以看成是CPU的协处理器，因此当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中，GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起来协同工作，CPU所在位置称为为主机端（host），而GPU所在位置称为设备端（device），如下图所示：
可以看到GPU包括更多的运算核心，其特别适合数据并行的计算密集型任务，如大型矩阵运算，而CPU的运算核心较少，但是其可以实现复杂的逻辑运算，因此其适合控制密集型任务。另外，CPU上的线程是重量级的，上下文切换开销大，但是GPU由于存在很多核心，其线程是轻量级的。因此，基于CPU+GPU的异构计算平台可以优势互补，CPU负责处理逻辑复杂的串行程序，而GPU重点处理数据密集型的并行计算程序，从而发挥最大功效。
CUDA是NVIDIA公司所开发的GPU编程模型，它提供了GPU编程的简易接口，基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序。CUDA提供了对其它编程语言的支持，如C/C++，Python，Fortran等语言。如果选择了C/C++语言，那么一般集成开发环境为Visual Studio；如果选择了Python语言，那么一般集成开发环境为PyCharm。
并行计算
并行计算,可以理解为同时进行多种计算，将一个大问题分解为若干个小问题，每个小问题利用不同的计算资源进行解决。并行计算中，有前后依赖关系的子问题形成一个串行链，顺序执行；没有依赖关系的子问题可在同一时间进行计算，并发执行。
并行计算主要关注点有两个方面：
- 任务并行化
- 数据并行化
举个例子：
张三吃早饭，想吃包子和稀饭。那么加热包子和煮稀饭是两个子任务，数据是包子和大米，两个子任务分别消耗相应的数据，产生最终结果，一份热腾腾的早饭
环境要求
Cuda计算模型的实现即为Cuda编程，它是GPU编程的一种类型，类似的GPU编程还有OpenGL编程。具体来说，Cuda主要是做并行计算的，而OpenGL主要应用于图像渲染。
要进行Cuda编程，请确保安装了以下环境：
- 显卡驱动程序
- Cuda驱动程序
- Cuda工具程序
- VS C++集成开发环境
