壹年前NVIDIA發布CUDA，這是壹種專門針對GPU的C語言開發工具。與以往采用圖形API接口指揮GPU完成各種運算處理功能不同，CUDA的出現使研究人員和工程師可以在熟悉的C語言環境下，自由地輸入代碼調用GPU的並行處理架構。這使得原先需要花費數天數周才能出結果的運算大大縮短到數幾小時，甚至幾分鐘之內。
CUDA是用於GPU計算的開發環境，它是壹個全新的軟硬件架構，可以將GPU視為壹個並行數據計算的設備，對所進行的計算進行分配和管理。在CUDA的架構中，這些計算不再像過去所謂的GPGPU架構那樣必須將計算映射到圖形API（OpenGL和Direct 3D）中，因此對於開發者來說，CUDA的開發門檻大大降低了。CUDA的GPU編程語言基於標準的C語言，因此任何有C語言基礎的用戶都很容易地開發CUDA的應用程序。
那麽，如何使得CPU與GPU之間很好的進行程序之間的銜接呢？以GPGPU的概念來看，顯卡仍然需要以傳統的DirectX和OpenGL這樣的API來實現，對於編程人員來說，這樣的方法非常繁瑣，而CUDA正是以GPGPU這個概念衍生而來的新的應用程序接口，不過CUDA則提供了壹個更加簡便的方案——C語言。我們回顧壹下CUDA的發展歷史。