你也許不懂AI，但一定聽過黃仁勳這個名字—就是那位老是穿著黑色皮衣、來台灣總是出沒於各個夜市的Nvidia輝達共同創辦人暨執行長。
這幾年，因為AI大爆發，所有公司都需要Nvidia的晶片，才有辦法讓自家的AI產品運行起來。
那麼，Nvidia究竟厲害在哪裡？明明競爭公司AMD的晶片硬體效能可能更好（這是個開放性議題），為什麼大家都還是搶著要Nvidia的晶片，讓Nvidia的市占率高達九成。
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CUDA是Nvidia最強護城河
關鍵就是它有一套很厲害的軟體CUDA，這上面有所有你想得到的小工具，而且所有工程師都會用，搭配上Nvidia的晶片會有最好的效果，所以工程師們根本離不開它。
打個不太準確的比方，也許你更喜歡IG的介面，但是當你要找人、找文章、賣商品等更強大的功能，可能還是會選擇不分年齡層、幾乎人人都有的Facebook。（當然啦，這跟現實可能有出入，我只是比喻！）
別擔心，如果還是沒看太懂，下面還會具體解釋。反正，關於CUDA的歷史，你只要知道，黃仁勳從2006年開始佈局CUDA，過去還因為太燒錢了被股東批評，堅持了多年才終於開花結果。
下面，我們就用最簡單的白話文，來好好認識一下CUDA是什麼。
CUDA厲害在哪裡？
想像一下，如果你要舉辦一個大型派對，需要發出1000張的邀請函。如果由你自己完成，可能會花上好幾天的時間。但如果你能找到1000個朋友，每個人負責寫一張，那麼理論上，只需要幾分鐘就能夠完成了。
這樣「分工」的策略，其實就類似CUDA的原理—透過平行處理，大幅提高處理速度。
CUDA到底是什麼？CUDA是如何工作的？
CUDA，全名是Compute Unified Device Architecture（統一計算架構），這是由NVIDIA開發的一種軟體技術，讓我們能夠利用GPU來進行大規模的計算。
是不是有個詞看不懂了？先來解釋一下CPU跟GPU。
CPU全名為Central Processing Unit，中文稱作「中央處理器」；GPU則是Graphics Processing Unit，中文稱作「圖形處理器」。
簡單來說，它們都是協助做各種計算任務的晶片，只是能力不太一樣。CPU就像個從加減乘除到高等微積分都了解的數學系教授，能夠處理各種複雜的數學題目。
過去，大量的計算任務主要依靠CPU來完成。
但是，即便是數學系教授，一下子面臨了1000個兩位數加減法題目，也沒辦法一眨眼就完成，對吧？也就是說，當要同時處理大量簡單任務時，CPU的效率就不那麼高了。
於是，GPU就出場了。
GPU就像是1000個只會加減法的小學生。儘管這些小朋友全部加在一起，也不可能解開一道微積分題目，但是，如果他們齊心協力，一人分配一題加減法，解開這1000題加減法的速度，一定遠遠勝過數學系教授。
CUDA就是那個分配任務給每個小學生的人，它讓開發者用很簡單的方式就能編寫程序，讓GPU來處理計算任務。
以前，GPU是用來處理電腦遊戲中的圖形和影像的，但CUDA讓它能夠做更多，比如科學計算、深度學習等。
CUDA能用在哪些領域？
科學研究：在物理、化學、生物等領域，CUDA能夠加速複雜的模擬和計算過程。比如，模擬宇宙的起源、分析大量的基因序列等。
深度學習：深度學習需要處理大量的數據和複雜的計算。使用CUDA，訓練神經網路的時間可以從幾周，縮短到幾小時。
圖像處理：從電影的特效製作到醫學圖像的分析，CUDA能夠加速圖像處理的過程，讓複雜的圖像分析變得更加快速和準確。
金融分析：在金融領域，CUDA被用來加速風險分析、市場模擬等計算密集型任務，幫助分析師更快地做出決策。
CUDA的優勢有哪些？
高效的平行計算能力：CUDA能夠讓成千上萬的GPU核心同時工作，大幅提高計算速度。
廣泛的應用場景：從科學研究到商業分析，CUDA的應用幾乎遍及所有需要大量計算的領域。
強大的生態支持：NVIDIA提供了豐富的文檔、教程和工具，讓開發者更容易地開發基於CUDA的應用。
CUDA讓原本只能處理圖形任務的GPU變成了一個強大的通用計算工具。透過平行處理，CUDA讓我們能夠以前所未有的速度解決複雜的問題，無論是在科學研究、深度學習、圖像處理還是金融分析等領域，CUDA都展現出了它的強大能力和廣泛的應用前景。
隨著技術的不斷進步，CUDA和GPU計算的未來將會更加光明。這項技術其他公司難以短時間趕上，讓NVIDIA吃到了大量紅利。