CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一设备架构）是一种并行计算框架，旨在通过GPU（图形处理器）实现高性能计算。CUDA的推出，使得大规模并行计算不再是梦想。

随着科技的发展，高性能计算在各个领域都得到了广泛的应用，如 scientific research、biomedical research、financial calculations、地理信息系统等。在 IT领域，为了满足大规模计算的需求，人们开始研究如何利用 GPU 进行计算。

1. 并行计算：CUDA 使得并行计算变得更加容易。它提供了一个简单的编程接口，使程序员能够以更少的时间和精力实现高性能计算。
2. GPU 加速：CUDA 利用图形处理器（GPU）进行加速，使得计算速度得到显著提升。这对于需要大量计算的应用程序（如 scientific research）至关重要。
3. 跨平台支持：CUDA 可以在各种支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 上运行，包括桌面 GPU（如 GeForce GTX）和移动 GPU（如 NVIDIA GeForce）。
4. CUDA 生态：CUDA 拥有一个庞大的生态系统，包括用于加速各种计算的库、驱动程序和工具。这使得开发人员可以更轻松地实现高性能计算。

1. 科学计算：CUDA 在 scientific research 领域得到了广泛应用。它可以帮助研究人员进行大量的矩阵计算、线性代数计算和其他数值计算。
2. 生物医学计算：CUDA 在生物医学计算领域（如基因分析、蛋白质结构预测等）也得到了广泛应用。它可以利用 GPU 进行大量的数据处理和分析。
3. 金融计算：CUDA 在金融计算领域（如股票价格预测、风险评估等）也得到了广泛应用。它可以利用 GPU 进行大量的数据处理和分析。
4. 地理信息系统：CUDA 在地理信息系统（如卫星图像处理、交通流量预测等）也得到了广泛应用。它可以利用 GPU 进行大量的数据处理和分析。

1. 学习曲线：尽管 CUDA 提供了一个简单的编程接口，但它的使用仍然需要一定的学习曲线。对于没有相关经验的程序员来说，需要花费一定的时间来熟悉 CUDA 的使用方法。
2. 硬件要求：要使用 CUDA，需要一台支持 CUDA 的 NVIDIA GPU。对于许多消费者而言，购买一台支持 CUDA 的 GPU 可能是一个较高的门槛。
3. 并行计算的局限性：