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脱离图形API，CUDA实现对GPU直接调用
CUDA的全称为Compute Unified Device Architecture，它是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题，是一个完整的GPGPU(General-Purpose Computation on Graphics Processing Unit)解决方案。CUDA提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式的GPGPU一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。
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| 和CPU相比，拥有更多执行单元的GPU是CUDA的硬件基础 |
CUDA采用C语言作为编程语言，提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。当然C语言的普及性和通用性在开发者中也是最好的之一，加上完全的开放性，这有利于更快的研发出调用GPU并行运算能力的软件，以最低的成本攻克极其复杂的密集型计算难题。CUDA体系结构的组成包含了三个部分：开发库、运行期环境和驱动。
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| CUDA的实现架构 |
开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库，CUDA的1.1版提供了两个标准的数学运算库——CUFFT（离散快速傅立叶变换）和CUBLAS（离散基本线性计算），在2.0版中又增加了一个CUDPP（CUDA数据并行运算基础库）。运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件，包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。最后驱动的作用在于，对于不同硬件版本的GPU核心，驱动部分基本上可以理解为是CUDA-enable的GPU的设备抽象层，提供硬件设备的抽象访问接口。这样的三大要素组成了CUDA的体系结构，针对这三大要素的具体技术细节，我们会在其它的文章中进行详细解析。
目前NVIDIA已经在GT200发布之前放出了CUDA 2.0 BETA版，支持32位及64位Windows Vista以及3D纹理和硬件插值，解决了1.1版的SDK中的编译器不支持双精度数据的问题，更加适合GT200运算能力的发挥。
