为什么说CUDA是英伟达的护城河? 它如此重要？

为什么说CUDA是NVIDIA的护城河?

因为CUDA的出现，让英伟达的显卡不再是一个图形图像处理器，他可以抢一点CPU的活来干了！也能主动和CPU一起协作，共同提升算力和性能，为计算加速度！百科上也有了诠释：

计算正在从CPU"中央处理"向CPU与GPU"协同处理"的方向发展。为了实现这一新型计算模式，英伟达发明了英伟达™ CUDA™并行计算架构。

早期英伟达的显卡就是图形图像处理。为电脑游戏视频画面更加清晰流畅服务！但显卡有了GPU芯片后，显卡有了更强的性能，甚至都超过了CPU，如果只是作为图形图像处理就有点浪费资源了，于是英伟达就希望得到更加深层次的利用。于是就推出了CUDA，可以让显卡可以用于图像计算以外的目的。如果你认为这只是惠泽普通用户，那你就把英伟达想简单了！

当有了CUDA，这就激发了它的市场战略升级，有了更大的野心，进军服务器和工作站；

在英伟达进军高性能计算领域的时候，推出了Tesla&CUDA高性能计算系列解决方案，作为一个专用高性能GPU计算解决方案，英伟达把超级计算能够带给任何工作站或服务器，以及标准、基于CPU的服务器集群。

为了更好的让企业应用英伟达的显卡，必然需要连接开发者

于是CUDA也成为了GPU计算全新的软硬件架构的开发环境，这个计算不再像过去所谓的GPGPU架构那样必须将计算映射到图形API（OpenGL和Direct 3D）中，因此对于开发者来说，CUDA的开发门槛大大降低了。CUDA的GPU编程语言基于标准的C语言，因此任何有C语言基础的用户都很容易地开发CUDA的应用程序。CUDA除了可以用C语言开发，也已经提供FORTRAN的应用接口，未来可以预计CUDA会支持C++、Java、Python等各类语言。可广泛的应用在图形动画、科学计算、地质、生物、物理模拟等领域。

既然能连接服务器，能连接开发者，这就意味着可以打造更加多元化的计算价值！

我们也发现了，自从显卡有了算力加持，广泛应用服务器甚至代替了CPU，那么因为英伟达就乘胜追击，在推出的产品就偏向性算力架构了，那么作为一个显卡厂商，逐渐就有了更多多元化的价值探索了！

现如今我们发现英伟达的AI芯片、汽车芯片背后都有着做显卡的基因，和GPU有着一定的关系链！不然怎么能做AI实时图形渲染！这就精准踩上了时代的风口，英伟大的股票市值就蹭蹭的往上涨！

那么这些硬件的协调和开发也离不开CUDA，如果让我理解，CUDA已经成为英伟达连接服务器连接终端连接开发者的纽带，实现软硬件协调，实现更关键高效计算的关键！

举一个例子：CUDA就像英伟达给GPU装了个多功能插座，原本只能插游戏显卡这一个电器，现在能同时插上AI、科学计算、自动驾驶等各种设备。开发者用惯了这个插座，换别的牌子就得重新布线；企业买了英伟达显卡，就像买了带专属插座的房子，想换家具就得砸墙。结果就是，大家用得越久，越离不开这个插座标准。英伟达市值一路飙升，靠的不只是显卡本身，更是这个让所有人都插得上、离不开的CUDA生态——毕竟，换芯片容易，换整个生态可就难了。毕竟人家培养了开发者，也形成了服务器标准结构，对此大家是怎么看的，欢迎关注我“创业者李孟”和我一起交流！