Jeżeli procesor graficzny wykonuje także operacje arytmetyczne, oznacza to, że pracuje w architekturze

CUDA to specjalna architektura oraz platforma programistyczna zaprojektowana przez firmę NVIDIA, pozwalająca procesorom graficznym (GPU) nie tylko na renderowanie grafiki, ale także na wykonywanie złożonych operacji arytmetycznych i obliczeń ogólnego przeznaczenia (GPGPU – General Purpose computing on Graphics Processing Units). Co ciekawe, właśnie dzięki CUDA programiści mogą pisać własne algorytmy w językach takich jak C/C++ czy Python i uruchamiać je na GPU, co znacznie przyspiesza przetwarzanie danych tam, gdzie CPU po prostu by się nie wyrobił. Typowe zastosowania to uczenie maszynowe, symulacje naukowe, renderowanie 3D, czy obróbka wideo w czasie rzeczywistym. Z mojego doświadczenia wynika, że bez CUDA trudno byłoby wdrożyć algorytmy AI na masową skalę. Praktycy często doceniają wysoką równoległość GPU i to, że architektura CUDA wykorzystuje setki, a nawet tysiące rdzeni do równoczesnych obliczeń, co jest nieosiągalne dla klasycznych procesorów CPU. Moim zdaniem znajomość CUDA to już właściwie standard w branży IT, jeśli ktoś chce działać z grafiką czy przetwarzaniem dużych zbiorów danych.