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多核 CPU 和多核 GPU 的出现意味着并行系统已成为主流处理器芯片。此外，根据摩尔定律，其并行性将不断扩展。这带来了严峻的挑战，我们需要开发出可透明地扩展并行性的应用软件，以便利用日益增加的处理器内核数量，这种情况正如 3D 图形应用程序透明地扩展其并行性以支持配备各种数量的内核的多核 GPU。
CUDA 是一种并行编程模型和软件环境，用于应对这种挑战，同时保证熟悉 C 语言等标准编程语言的程序员能够迅速掌握 CUDA。
CUDA 的核心有三个重要抽象概念：线程组层次结构、共享存储器、屏蔽同步（barrier synchronization），可轻松将其作为 C 语言的最小扩展级公开给程序员。
这些抽象提供了细粒度的数据并行化和线程并行化，嵌套于粗粒度的数据并行化和任务并行化之中。它们将指导程序员将问题分解为更小的片段，以便通过协作的方法并行解决。这样的分解保留了语言表达，允许线程在解决各子问题时协作，同时支持透明的可伸缩性，使您可以安排在任何可用处理器内核上处理各子问题：因而，编译后的 CUDA 程序可以在任何数量的处理器内核上执行，只有运行时系统需要了解物理处理器数量。
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