​​CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算架构，通过GPU的强大算力加速复杂计算任务，尤其适合大规模数据并行处理。其核心优势包括：直接使用C语言扩展降低学习门槛、提供开发库和运行环境简化编程、支持从科学计算到图形处理的广泛领域应用。​​

CUDA的核心架构分为三个层次：开发库、运行期环境和硬件驱动。开发库如CUFFT（快速傅立叶变换库）和CUBLAS（基础线性代数库）封装了常见的高性能计算操作，开发者可直接调用。运行期环境则管理CPU（Host）与GPU（Device）的协作，包括内存分配、任务调度等。驱动层抽象了不同GPU硬件的差异，确保代码兼容性。

编写CUDA程序时，需区分​​主机代码（CPU执行）和设备代码（GPU执行）​​。例如，矩阵乘法等计算密集型任务可分解为数千个线程并行执行，显著提升效率。CUDA还支持共享内存和线程同步机制，优化数据访问速度。典型应用场景包括：

• ​​科学计算​​：如分子动力学模拟AMBER，加速新药研发；
• ​​金融建模​​：蒙特卡洛期权定价模型效率提升18倍；
• ​​图像处理​​：实时完成卷积滤波或边缘检测。

开发环境上，CUDA支持Windows/Linux系统，集成Visual Studio等IDE，并提供调试工具和SDK示例。未来，CUDA计划扩展多语言支持（如Python），并探索跨厂商GPU兼容性。

​​提示​​：初学者可从NVIDIA官方文档和SDK示例入手，结合具体项目实践逐步掌握线程优化与内存管理技巧。