CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型。以下是对CUDA的详细介绍：
CUDA（Compute Unified Device Architecture）由NVIDIA设计研发，旨在充分利用图形处理器（GPU）的强大并行计算能力，将其应用于传统上由中央处理器（CPU）执行的通用计算任务。CUDA打破了GPU仅用于图形渲染的传统认知，将其应用领域拓展到了科学计算、人工智能、深度学习、金融分析、医学影像等众多计算密集型领域12。
CUDA平台和编程模型允许开发人员使用C、C++或FORTRAN等语言编写能够在NVIDIA的GPU上运行的代码，从而显著提高计算速度。特别是在需要大量并行计算的领域，如深度学习、科学计算和图像处理等，CUDA的优势尤为明显23。
CUDA的编程模型基于线程层次结构，主要包括线程（Thread）、线程块（Thread Block）和网格（Grid）三个层次。线程是最基本的执行单位，每个线程执行相同的代码，但处理不同的数据。线程块是线程的集合，同一块内的线程可以共享数据和同步操作。网格则是线程块的集合，网格内的线程块独立执行，互不影响4。
此外，CUDA还拥有丰富的内存层次结构，包括寄存器（Register）、共享内存（Shared Memory）、全局内存（Global Memory）等，以满足不同计算任务的需求4。
CUDA自2006年发布以来，已经发展成为拥有庞大开发者社区和丰富资源库的并行计算平台。在科学计算、深度学习等领域，CUDA得到了广泛应用，并成为了主流深度学习中GPU并行加速的基础。同时，CUDA与英伟达硬件的紧密结合，以及其软硬件绑定的特点，也形成了极强的客户粘性5。
综上所述，CUDA作为一种强大的并行计算平台和编程模型，为开发人员提供了高效利用GPU计算能力的方式，并在多个领域展现出了卓越的性能。