[不可忽视的CUDA]

其实，PhysX物理加速技术原本是基于提升CPU的能力，但NVIDIA在收购Ageia在短短的一个月之内，便完成了PhysX物理加速技术与GPU的结合。NVIDIA之所以能有如此迅捷的速度的关键就是“CUDA”。以下便是NVIDIA官方对CUDA的阐述。

“NVIDIA(英伟达)公司的CUDA是世界上唯一一种能够让软件编程人员和开发人员利用GPU多核并行处理能力编写在很短的时间内解决复杂计算问题的程序的C语言编程环境。现在，世界各地已经部署了数以百万计的支持CUDA 的GPU，数以千计的软件开发人员正在使用免费的CUDA软件工具来加快视频、音频编码、石油天然气勘探、产品设计、医学成像和科学研究等应用。”

关于CUDA更详细的功能和优势NVIDIA也给出了说明：

GPU带来了更高的计算效率

Technology

·用于GPU并行应用开发的标准C语言

·快速傅里叶转换(FFT)以及基本线性代数子程序(BLAS)的标准数字库

·专用CUDA驱动器，用于GPU和CPU之间快速数据传输计算

·CUDA驱动程序与OpenGL和DirectX图形驱动程序可以实现互操作

·支持 Linux 32/64位和Windows XP 32/64位操作系统

NVIDIA(英伟达)CUDA技术是唯一一种在C语言环境下释放GPU(图形处理器)强大处理能力来应对复杂的计算密集型挑战的技术。NVIDIA CUDA开发工具由三大组件组成，可帮你快速入门：

1. 最新的CUDA驱动程序

2. 完整的CUDA工具包

3. CUDA软件开发包代码实例

Toolkit
The CUDA工具包是为支持CUDA的GPU(图形处理器)而设计的C语言开发环境。CUDA开发环境包括：

·nvcc C语言编译器

·用于GPU(图形处理器)的CUDA FFT以及BLAS库

·分析器(Profiler)

·用于GPU(图形处理器)的gdb调试程序

·CUDA运行时驱动程序(亦包含在在标准NVIDIA GPU驱动程序中)

·CUDA编程手册

Developer SDK

CUDA开发人员软件开发包 提供了带有源代码的实例，可帮你实现CUDA快速入门。实例包括：

·并行双调排序

·矩阵乘法

·矩阵转置

·使用定时器进行性能分析

·巨大阵列的并行预处理求和(扫描)

·图像回旋

·使用Haar小波执行1维离散小波变换(1D DWT)

·OpenGL以及Direct3D图形互操作实例

·CUDA BLAS以及FFT库用法实例

·CPU-GPU C- 以及C++-代码整合

·二项式期权定价

·Black-Scholes期权定价

·Monte-Carlo期权定价

·并行马其赛特旋转 (生成随机数字)

·并行直方图

·图像去噪

·Sobel边缘检测滤波器

·MathWorks MATLAB插件

现在已经可以下载这些SDK代码实例。在运行这些预编译实例之前需要安装CUDA工具包。

CUDA虽然是一个新兴名词，但对有编程基础的朋友来说，基于C语言开发的CUDA其实很好理解。实际上CUDA就是一个带有可以操作GPU硬件资源的编程工具，其中包含必要的库及编译器。