所谓cuda其实就是Compute Unified Device Architecture的缩写，它包含了 CUDA 指令集架构(ISA)以及 GPU 内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用 C 语言来为 CUDA™架构编写程序。主流的深度学习框架也都是基于 CUDA 进行 GPU 并行加速的，几乎无一例外。在这个平台上，可以使用 NV 公司提供给你的各种便捷计算工具来进行计算，不需要你自己再来开发这些工具。

　　延伸知识：

　　CUDA存储器类型：

　　1、 寄存器Register

　　寄存器是GPU上的高速缓存器，其基本单元是寄存器文件，每个寄存器文件大小为32bit.

　　Kernel中的局部(简单类型)变量第一选择是被分配到Register中。

　　特点：每个线程私有，速度快。

　　2、 局部存储器 local memory

　　当register耗尽时，数据将被存储到local memory。如果每个线程中使用了过多的寄存器，或声明了大型结构体或数组，或编译器无法确定数组大小，线程的私有数据就会被分配到local 　　memory中。

　　3、 共享存储器 shared memory

　　可以被同一block中的所有线程读写，特点：block中的线程共有;访问共享存储器几乎与register一样快。

　　以上就是什么是cuda，有啥用?的内容。