CUDA是NVIDIA（英伟达）公司推出的一个通用并行计算平台，使GPU成为高性能计算单元。它使用了一种基于C++的编程模型，并且可以使用高效的并行化算法来解决数值计算和数据处理问题。
CUDA需要特殊的硬件支持，即NVIDIA的显卡，带有CUDA核心，以提供高速并行计算所需的大量处理能力。CUDA在许多领域都有广泛的应用，包括科学计算、数据分析、计算机视觉、自然语言处理、深度学习等，极大地提高了计算效率和性能。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司发明的。它是一种具有并行处理能力的计算架构，可以用于GPU（图形处理器）上的高性能并行计算。CUDA于2006年首次发布，并被广泛用于科学计算、深度学习、计算机视觉等领域。它通过在GPU上创建大型线程集合来实现高并发和快速的计算。CUDA的出现大大提高了GPU的计算能力，并使GPU成为集成了处理器和计算机能力的强大计算设备。由此，NVIDIA在高性能计算领域赢得了重要的地位。
CUDA是一种GPU并行计算框架，可用于高性能计算任务，如科学模拟、数据分析等。
CUDA可以让开发人员使用C/C++编程语言来利用GPU的并行能力，并通过对CUDA库的调用，实现处理海量数据的效率提高。
CUDA可以允许多个处理器同时执行不同的任务，从而提高运算速度。其优点是可扩展性、高效性、成本低等方面，应用范围广泛，比如，机器学习、图形处理等等。