前段时间有同学问我CUDA到底是什么东西，Caffe源码中的.cu文件又是什么东西？我发现我没办法很有系统的回答这个问题，当时就觉得在想：哇，搞深度学习这么久了，居然没办法很好的回答这个问题，所以在充满愧疚感之下，抽空恶补了一下~
CUDA的产生就是英伟达公司为深度学习从业者使用GPU提供的必备工具，因此我们先来讲讲什么是GPU，它和CPU之间的有什么异同。首先要明确一点，CPU和GPU都可以作为计算机的大脑，两者的组成部分是一致的，如下图所示：
绿色：计算单元
橙色：存储单元（硬盘+缓存）
黄色：控制单元
从图中我们可以发现：
- CPU具有很强的控制器，也有很强大的缓存（Cache）
- GPU有很多控制器，很多的计算单元，每个控制器都配有缓存
从两者的架构来看，我们发现，这两者的设计逻辑是不一样的，CPU秉承着低延时性，而GPU的思路是高吞吐量。所谓低延时性，直白来说就是一台挖掘机（控制器），用它的爪子（缓存），一次就能够挖很多的资源（计算）。所谓高吞吐量，直白来说就是一个团的人（控制器），用他们的手（缓存），一次一个个的也能捧很多资源（计算）。所以CPU和GPU用两种不同的思路实现了计算能力最大化。而基于不同的设计思路，两者的应用场景也是大不相同，CPU适合用于逻辑控制，串行的计算场景，而GPU适合用于大规模的并行计算场景。对图像数据的应用就是一种并行计算场景，图像数据由很多像素点组成，各个像素相互独立，并行存在的。，因此GPU最早用于图像渲染等操作。而最近，利用深度学习解决图像问题的场景也很适合用GPU计算。
言归正传，为了让上述的GPU能够发挥作用，CUDA应运而生。CUDA的诞生就是为了让GPU能够有可用的编程环境，使得开发人员可以用程序控制GPU的硬件进行并行计算。所以本质上，CUDA是一个软件体系，如下图所示，该体系结构三部分组成：
- CUDA驱动API
可以通过直接操纵硬件来实现GPU的使用，但编程复杂，编程难度大，类似与汇编语言。（函数前缀为cu） - CUDA运行时API
对驱动API中的操作进行了一次封装，使用起来相对更友好，因此在编程过程中使用会比驱动API的频率要高。需要注意的是不可以和驱动API混合使用。（函数前缀为cuda） - CUDA函数库（官方和第三方）
为了实现更高级的功能，官方或者第三方开发者提供的针对于某个领域的高级函数库，使得普通开发人员能够快速上手实现定制化功能。比如我们安装CUDA时经常会要连带安装的CUDNN，这就是针对于卷积计算的CUDA函数库，使得深度学习开发者能够很容易的调用CUDA实现深度学习算法的构建。
当然如上图所示，当开发人员编写CUDA应用程序时，可以通过直接调用底层的驱动API来调用GPU。也可以通过调用CUDA运行时API间接调用GPU。当然也可以通过直接使用GUDA函数库，进一步简化开发过程。而目前大部分GUDA应用程序开发者使用的都是后两种策略（就先现在很少有人用汇编语言开发功能一样）。CUDA应用程序是直接支持C语言开发的，当然随着CUDA版本的更迭，目前已经支持C++11了。
最后当开发人员利用C语言编写好CUDA应用程序后，还需要用特殊的编译器将我们程序员能够看懂的C语言，编译成计算，GPU能够识别的机器语言。如上图所示，CUDA的应用程序是以CPU作为宿主，然后达到操纵GPU的目的，所以最终真正运行时整个解决方案中既有运行在CPU上的代码，也会有运行在GPU上的代码。NVCC编译器就是专门针对这种情形开发出来的编译器。最终通过编译，开发人员就可以顺利操作GPU啦~
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