CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司創建的並行計算平台和應用程式編程接口，它允許開發人員利用NVIDIA GPU（圖形處理單元）的強大計算能力進行通用計算任務。CUDA的核心作用包括：
並行計算加速：CUDA利用GPU的大規模並行處理能力，可以顯著加速科學模擬、數據分析、機器學習等領域的計算。
編程模型擴展：CUDA編程模型擴展了C/C++程式語言，具有GPU特定的擴展語法，使得開發人員可以使用C/C++代碼和CUDA特定的語法編寫程式代碼。
高效執行並行算法：CUDA提供了一套庫，可實現在GPU上高效執行並行算法，例如cuBLAS用於線性代數運算，cuDNN用於深度神經網路，以及cuFFT用於快速傅立葉變換。
跨架構高效運行：CUDA提供了對GPU硬體的高級抽象，允許開發人員編寫跨多個NVIDIA GPU架構高效運行的並行代碼。
降低成本：相對於使用多台CPU伺服器來進行高性能計算，使用CUDA可以降低成本，因為GPU的價格通常比CPU更低，並且可以避免購買和維護多個伺服器的成本。
總的來說，CUDA是一個在NVIDIA GPU上加速計算的強大工具，使開發人員能夠利用並行性在各種計算領域實現顯著的性能提升。