一、CUDA 计算的概述

CUDA 即 Compute Unified Device Architecture，是由 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它的出现，为计算领域带来了革命性的变化，充分利用图形处理器（GPU）的强大处理能力，大幅提升了计算性能。
CUDA 的诞生并非偶然。随着科技的不断发展，各个领域对高性能计算的需求日益增长，如科学研究、生物医学研究、金融计算、地理信息系统等。在这样的背景下，人们开始探索如何利用 GPU 进行计算，以满足大规模计算的需求。
CUDA 具有诸多显著优点。首先，它实现了并行计算，提供了简单的编程接口，使程序员能够以更少的时间和精力实现高性能计算。其次，CUDA 利用图形处理器（GPU）进行加速，计算速度得到显著提升，这对于需要大量计算的应用程序，如科学研究，至关重要。再者，CUDA 可以在各种支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 上运行，包括桌面 GPU 和移动 GPU，具有跨平台支持的优势。此外，CUDA 拥有一个庞大的生态系统，包括用于加速各种计算的库、驱动程序和工具，开发人员可以更轻松地实现高性能计算。
然而，CUDA 也并非完美无缺。它存在一定的学习曲线，尽管提供了简单的编程接口，但对于没有相关经验的程序员来说，需要花费一定的时间来熟悉 CUDA 的使用方法。同时，要使用 CUDA，需要一台支持 CUDA 的 NVIDIA GPU，对于许多消费者而言，购买一台支持 CUDA 的 GPU 可能是一个较高的门槛。此外，并行计算也存在局限性。
CUDA 的应用十分广泛。在科学计算领域，它可以帮助研究人员进行大量的矩阵计算、线性代数计算和其他数值计算。在生物医学计算领域，如基因分析、蛋白质结构预测等方面也得到了广泛应用，能够利用 GPU 进行大量的数据处理和分析。在金融计算领域，CUDA 可用于股票价格预测、风险评估等，同样能利用 GPU 进行大量的数据处理和分析。在地理信息系统方面，CUDA 可应用于卫星图像处理、交通流量预测等，通过 GPU 进行大量的数据处理和分析。
总之，CUDA 作为一种强大的并行计算平台和编程模型，在各个领域都发挥着重要作用，为高性能计算提供了有力的支持。尽管它存在一些不足之处，但随着技术的不断进步，相信 CUDA 将会不断完善，为计算领域带来更多的惊喜。

二、CUDA 计算的发展历程

1. 起源与早期发展

2006 年，NVIDIA 推出了 Compute Unified Device Architecture（CUDA），这一举措标志着 GPU 从单纯的图形渲染向通用计算迈出了关键的一步。在当时，传统的 GPU 主要被用于图形处理，其强大的计算能力在很大程度上未被充分挖掘。CUDA 的出现，为开发者提供了一种全新的编程模型和平台，使得他们能够直接利用 GPU 的并行计算能力进行通用计算任务。
2007 年，CUDA 1.0 正式发布，这一版本支持 C 语言编程，为开发者打开了一扇通往 GPU 通用计算的大门。开发者不再需要通过复杂的图形 API 来调用 GPU 的计算能力，而是可以像编写 C 语言程序一样操控 GPU。这一重大突破使得更多的软件开发者和工程师能够轻松地利用 GPU 的强大性能，极大地降低了 GPU 通用计算的门槛。
2008 年，CUDA 2.0 版本问世，引入了对 C++ 的部分支持，并增加了更多的库和工具。这一版本的推出进一步丰富了 CUDA 的生态系统，为开发者提供了更多的编程选择和工具支持。对 C++ 的部分支持使得那些熟悉 C++ 编程语言的开发者能够更加方便地利用 CUDA 进行开发，提高了开发效率。同时，新增的库和工具也为各种计算任务提供了更加便捷的解决方案。

2. 关键节点与技术进步

2010 年，CUDA 3.0 引入了 Fermi 架构 GPU，这一架构在双精度性能和内存带宽方面有了显著提升。Fermi 架构的出现，为科学计算、工程模拟等需要高精度计算的领域带来了重大突破。双精度性能的提升使得 GPU 在处理复杂的数值计算任务时更加准确和高效，而内存带宽的增加则使得数据传输更加迅速，减少了计算过程中的瓶颈。
2012 年，CUDA 4.0 引入了 Kepler 架构 GPU，进一步提高了能效和并行处理能力。Kepler 架构在设计上更加注重能效优化，使得 GPU 在相同的功耗下能够提供更高的性能。同时，并行处理能力的提升也使得 GPU 能够同时处理更多的任务，提高了计算效率。这一版本的 CUDA 还在多 GPU 系统支持方面进行了优化，允许更加灵活的数据共享和任务分配，为大规模计算任务提供了更强大的解决方案。

3. 对行业的影响

随着人工智能和大数据的兴起，CUDA 的重要性日益凸显。在高性能计算、深度学习等领域，CUDA 已经成为了关键技术。其强大的并行计算能力和高效的编程模型，使得开发者能够快速地处理大规模的数据和复杂的计算任务。
据统计，CUDA 的下载量已经超过了 3300 万次，这一庞大的数字充分说明了 CUDA 在全球范围内的广泛应用和受欢迎程度。CUDA 的成功不仅巩固了 NVIDIA 在 GPU 市场的领导地位，还为整个计算行业带来了深刻的变革。
在高性能计算领域，CUDA 为科学研究、工程模拟等复杂计算任务提供了强大的计算能力。例如，在气象模拟、生物信息学等领域，CUDA 能够加速计算过程，缩短计算时间，提高科研效率。在深度学习领域，CUDA 更是不可或缺的技术。深度学习算法需要大量的矩阵运算和数据处理，而 CUDA 正好擅长这方面的计算。许多深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 等都支持 CUDA 加速，使得训练模型的速度得到了大幅提升。
总之，CUDA 的发展历程见证了 GPU 从图形渲染工具向强大的计算设备的转变。它的出现和不断进步，为计算行业带来了新的活力和机遇，推动了高性能计算、深度学习等领域的快速发展。

三、什么是 CUDA 计算

CUDA（Compute Unified Device Architecture），是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它包含 API、C 编译器等，能够利用显卡核心的片内 L1 Cache 共享数据，使数据不必经过内存 - 显存的反复传输，shader 之间甚至可以互相通信。
软件开发商、科学家以及研究人员正在各个领域中运用 CUDA。例如，在图像与视频处理方面，CUDA 可以加速视频编码的转化。像 Badaboom 这款支持 GPU 加速的视频转换软件，可以把 mpeg2 的视频转换为 H.264 视频格式，速度是目前 CPU 转化的 10 倍以上。在图形处理方面，Adobe 与 NVIDIA 展开合作，推出了支持 GPU 加速的 PDF 版本，利用 GPU 来加速 PDF 格式下的绘图及显示功能，提高了 PDF 文件的打开速度和浏览流畅度。在计算生物学和化学领域，CUDA 能够加快 AMBER 这款分子动力学模拟程序的速度，全球有 6 万余名学术界和制药公司的科研人员使用该程序来加速新药开发。在流体力学模拟、CT 图像再现、地震分析以及光线追踪等领域，CUDA 也发挥着重要作用。
CUDA 充当 NVIDIA 各 GPU 系列的通用平台，可以跨 GPU 配置部署并扩展应用。GPU 的雏形为图形加速器，在 90 年代可编程程度逐步提高，最终在 1999 年促成了 NVIDIA 首款 GPU 的诞生。之后，研究人员和数据科学家很快就开始将此 GPU 的卓越浮点性能应用于通用计算。2003 年，Ian Buck 带领的一支研究团队推出了首个广泛采用的编程模型 Brook，通过数据并行构造实现了对 C 的扩展。Ian Buck 后来加入了 NVIDIA；在他的带领下，NVIDIA 于 2006 年发布了 CUDA，也即首款用于 GPU 通用计算的解决方案。
从 CUDA 体系结构的组成来说，包含了三个部分：开发库、运行期环境和驱动。开发库是基于 CUDA 技术所提供的应用开发库。提供了两个标准的数学运算库 ——CUFFT（离散快速傅立叶变换）和 CUBLAS（离散基本线性计算）的实现。这两个数学运算库所解决的是典型的大规模的并行计算问题，也是在密集数据计算中非常常见的计算类型。开发人员在开发库的基础上可以快速、方便的建立起自己的计算应用。此外，开发人员也可以在 CUDA 的技术基础上实现出更多的开发库。
运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件，包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。基于 CUDA 开发的程序代码在实际执行中分为两种，一种是运行在 CPU 上的宿主代码（Host Code），一种是运行在 GPU 上的设备代码（Device Code）。不同类型的代码由于其运行的物理位置不同，能够访问到的资源不同，因此对应的运行期组件也分为公共组件、宿主组件和设备组件三个部分，基本上囊括了所有在 GPGPU 开发中所需要的功能和能够使用到的资源接口，开发人员可以通过运行期环境的编程接口实现各种类型的计算。
由于目前存在着多种 GPU 版本的 NVIDIA 显卡，不同版本的 GPU 之间都有不同的差异，因此驱动部分基本上可以理解为是 CUDA-enable 的 GPU 的设备抽象层，提供硬件设备的抽象访问接口。CUDA 提供运行期环境也是通过这一层来实现各种功能的。

四、CUDA 计算的优势

1. 大规模并行性

CUDA 架构旨在利用数千个 CUDA 核心，允许执行多个线程，非常适合图像渲染、科学计算、机器学习、计算机视觉、大数据处理等任务。英伟达的芯片在高性能计算、游戏和人工智能处理方面处于领先地位，关键就在于其强大的并行处理能力。与传统的按顺序处理任务的多个内核的 CPU 不同，GPU 可以利用数千个核心同时处理多个任务。CUDA 核心处理器在英伟达 GPU 内充当小型处理单元，作为迷你 CPU 来处理成千上万的线程。例如，在图像和语音识别等复杂任务中，12 个英伟达 H100 GPU 就可以提供相当于 2000 个中档 CPU 的深度学习处理能力。这种增强的性能充分体现了 CUDA 的大规模并行性优势。

2. 层次化线程组织

CUDA 将线程组织成块和网格，简化了并行执行和处理的管理与优化，使开发者能够更好地利用硬件资源。线程块是由多个线程组成的并行执行单元，这些线程共享一些资源，如共享内存，大大简化了线程间的通信与协作。线程块的大小既可以在编译时预先确定，也可以根据实际情况在运行时进行动态调整。每个线程块都具有唯一的块 ID，这使得线程能够准确识别自己在块中的位置。网格是线程块的集合体，它负责管理和组织线程块。在同一个线程网格中，线程块之间共享全局资源，如全局内存，这使得网格内的线程块能够高效地协同工作，共同处理大规模的数据集。网格的大小同样具备灵活性，既可以在编译时设定，也可以在运行时根据需求进行动态调整。每个线程网格都拥有独特的网格 ID，通过这个 ID，线程能够清晰地定位自己在整个网格中的位置。

3. 动态并行性

这使得内核（在 GPU 上执行的函数）能够启动额外的内核，从而启用更灵活、动态的编程模型，并简化递归算法或自适应工作负载的代码。动态并行支持允许动态发现新工作的算法在不增加主机负担的情况下准备和启动内核。例如，当一个线程发现需要改进的区域模型时，它可以启动一个内核执行计算一步细化网格区域，没有终止内核的开销，报告回主机，主机启动新的内核。这样可以减少 GPU 与 CPU 之间的通信。只有计算能力为 3.5 或更高的设备支持动态并行。

4. 统一内存和共享内存

英伟达的统一内存简化了 GPU 和 CPU 之间的信息共享，简化了内存管理，并通过迁移到合适的内存空间来提高性能。每个线程块都可以访问共享内存，这使得线程之间的数据交换比全局内存（逻辑空间）更快，从而提高了性能。共享内存是位于每个流处理器组（SM）中的高速内存空间，主要作用是存放一个线程块（Block）中所有线程都会频繁访问的数据。流处理器（SP）访问它的速度仅比寄存器（Register）慢，它的速度远比全局显存快。为了能够明显的看到共享内存的速度优势，我们可以把那些被频繁访问的数据直接放到共享内存中，这样我们的程序在执行时就可以避免频繁访问全局显存，导致时间浪费在数据的传输和访问上。例如，在统计一张超高清图片或者 20Mbyte 大小的一维数组中每个数值的个数时，方案二将统计数值分布的数组放在全局显存中，每个线程块拥有一个自己的统计数组放在共享显存中，线程块中的每个线程依次读取全局显存中的待统计数据，然后使用原子操作对统计数组（Shared）中与源数据中数值所对应的元素执行 “++”，对线程块中的线程同步，以保证该线程块中的所有线程都已经完成原子操作，将当前线程块中的统计数组（Shared）加到统计数组（Global）中。这样就通过使用共享内存避免了对全局显存的频繁访问，以达到提高程序运行速度的效果。

5. 优化库和工具

CUDA 软件附带了一套优化的库来提高性能，包括用于线性代数的 cuBLAS、用于深度学习的 cuDNN、用于并行算法的 Thrust 等。这些优化库为各种计算任务提供了更加便捷的解决方案。同时，CUDA 提供内置的错误处理功能，在开发阶段诊断问题，从而提高效率。它还支持编译器，帮助开发者使用熟悉的语法创建代码，使得将 GPU 计算嵌入现有应用程序变得更加容易。

五、CUDA 计算的应用场景

1. 科学计算领域

CUDA 在科学计算领域发挥着重要作用，被广泛应用于气候模拟、物理模拟、生物信息学等专业研究以及量子比特数量模拟等新 QML 方法研究。
例如，学术讲座 “CUDA 和科学计算” 中提到，CUDA 使科学家和研究人员能够通过将计算密集型任务卸载到 GPU 来加速其科学计算应用程序。通过利用 GPU 的大规模并行架构，CUDA 可以显著加快算法和模拟的执行速度，从而获得更快的结果和更高效的计算。在计算物理学、生物信息学和机器学习等领域，研究人员通常使用 CUDA 来在其工作中实现更快和更高效的计算。
斯坦福大学的研究人员使用 CUDA 开发和加速新 QML 方法的模拟，以减少研究大型数据集所需的量子比特数量。爱丁堡大学量子软件实验室的研究人员也利用该技术开发和模拟新的 QML 方法，显著减少研究大型数据集所需的量子比特数量。使用 CUDA-Q 模拟工具包和 Nvidia GPU，他们能够克服可扩展性问题，并在高达 25 个量子比特的问题上模拟复杂的 QML 聚类方法。

2. 数据分析和机器学习领域

CUDA 在数据分析和机器学习领域有着广泛的应用，它可以加速神经网络训练和推理过程，广泛应用于图像处理、自然语言处理、推荐系统等。
许多深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 等都支持 CUDA 加速，使得训练模型的速度得到了大幅提升。深度学习算法需要大量的矩阵运算和数据处理，而 CUDA 正好擅长这方面的计算。

3. 医疗领域

CUDA 在医疗领域的应用主要体现在通过深度学习算法实现更快速准确诊断，驱动分子尺度模拟，分析复杂医疗数据。
位于多伦多的 Deep Genomics 正在利用 CUDA 技术驱动深度学习，更好地理解基因变异如何导致疾病，以及如何通过新药物的发现来进行治疗。Tempus 是另一家使用英伟达 GPU 进行深度学习的医疗公司，其技术将在 GE Healthcare 的 MRI 机器中用于帮助诊断心脏病。
东京大学信息科学与技术研究生院机械信息系的研究人员认为，医疗成像是 CUDA 并行计算平台非常有前途的应用领域之一。通过 CT 或 MRI 扫描实时获得的活体截面图被视为体纹理，该系统不仅能够通过体绘制再现为三维图像，还可作为立体视频显示，供 IV 系统使用。为了加速处理，研究小组尝试使用配备 CUDA 的 GPU，性能得到了极大提升。

4. 金融领域

CUDA 在金融领域可以处理大量交易数据，提供实时欺诈检测和风险管理，分析复杂金融模式提高市场预测准确性。
在金融领域，CUDA 经常被用于加速高频交易算法、风险管理、资产定价和量化分析等方面。例如，使用 GPU 加速的蒙特卡洛模拟来计算信用风险或市场风险；在 GPU 上运行数值方法（如有限差分法）来加速期权定价模型；利用 GPU 加速处理大规模金融数据集，进行模式识别和预测分析。
本文以金融领域著名的 Black-Scholes 模型为案例展示了如何使用 Python Numba 进行 CUDA 并行加速。当数据量增大时，CUDA 的优势非常明显，数据量为 400 万时，CUDA 程序可以获得 30 + 倍速度提升。

5. 其他领域

在学术界，CUDA 被用于开发和优化人工智能算法，使 GPU 在其研究中变得不可或缺。像斯坦福大学等机构自 CUDA 发布以来就开始使用这一平台，作为学习如何编程人工智能算法和深度学习模型的基础。
在工业领域，如能源、银行等企业的 GPU 集群中广泛应用 CUDA。不同学科一般都有相应的软件，比如分子动力学模拟软件 AMBER 16 在英伟达的 GPU 上的运行速度比仅使用 CPU 的系统快 15 倍。

六、如何进行 CUDA 计算

1. 内存管理 API

在 CUDA 计算中，内存管理起着至关重要的作用。CUDA 提供了几个关键的函数来管理内存，包括 cudaMalloc、cudaFree 和 cudaMemcpy。
cudaMalloc 函数用于在设备（GPU）上分配内存。其函数原型为 cudaError_t cudaMalloc(void** devPtr, size_t size)。这个函数和 C 语言中的 malloc 类似，在设备上申请一定字节大小的显存，其中 devPtr 是指向所分配内存的指针。例如：cudaMalloc((void**)&d_x, nBytes); 这里为指针 d_x 分配了 nBytes 大小的显存空间。
cudaFree 函数用于释放由 cudaMalloc 分配的设备内存。它和 C 语言中的 free 函数对应。例如：cudaFree(d_x); 用于释放指针 d_x 所指向的设备内存。
另一个重要的函数是 cudaMemcpy，它负责在主机（CPU）和设备（GPU）之间进行数据通信。函数原型为 cudaError_t cudaMemcpy(void* dst, const void* src, size_t count, cudaMemcpyKind kind)。其中 src 指向数据源，dst 是目标区域，count 是复制的字节数，kind 控制复制的方向，包括 cudaMemcpyHostToHost（主机到主机）、cudaMemcpyHostToDevice（主机到设备）、cudaMemcpyDeviceToHost（设备到主机）及 cudaMemcpyDeviceToDevice（设备到设备）。例如：cudaMemcpy((void*)d_x, (void*)x, nBytes, cudaMemcpyHostToDevice); 将主机内存中的数据 x 拷贝到设备内存 d_x 中。
需要指出的是，cudaMemcpy 是阻塞式的 API，即 CPU 端代码在调用该 API 时，只有当该 API 完成拷贝之后，CPU 才能继续处理后面的任务。这有一个好处就是保证了计算结果已经完全从 GPU 端拷贝到了 CPU。同时，CUDA 也提供了非阻塞拷贝的 API cudaMemcpyAsync，非阻塞拷贝也称为异步拷贝，指的是该 API 在拷贝完成之前就返回，使得 CPU 可以继续处理后续的代码。异步拷贝 API 使得 CPU 与 GPU 之间的数据拷贝与 CPU 计算的并发成为可能。如果该 API 与 CUDA 中流（Stream）相结合使用，也可以实现数据的拷贝与 GPU 计算进行并发执行。

2. 设置 kernel call 参数

在 CUDA 中，可以设置区块数和线程数，支持三维栅格的区块和线程，以实现多线程并行运算。
在运行核函数时，需要定义每个 block 中的 threads 和需要的 blocks 数。其函数形式如下所示：Kernel_fun<<<Dg, Db, Ns, S>>> (param list)。运算符 <<<>>> 内是核函数的执行参数，告诉编译器运行时如何启动核函数，用于说明内核函数中的线程数量，以及线程是如何组织的。
参数 Dg 用于定义整个 grid 的维度和尺寸，即一个 grid 有多少个 block。为 dim3 类型。例如 Dim3 Dg(Dg.x, Dg.y, 1) 表示 grid 中每行有 Dg.x 个 block，每列有 Dg.y 个 block，第三维恒为 1（目前一个核函数只有一个 grid）。整个 grid 中共有 Dg.xDg.y 个 block，其中 Dg.x 和 Dg.y 最大值为 65535。
参数 Db 用于定义一个 block 的维度和尺寸，即一个 block 有多少个 thread。为 dim3 类型。例如 Dim3 Db(Db.x, Db.y, Db.z) 表示整个 block 中每行有 Db.x 个 thread，每列有 Db.y 个 thread，高度为 Db.z。Db.x 和 Db.y 最大值为 512，Db.z 最大值为 62。一个 block 中共有 Db.xDb.y*Db.z 个 thread。计算能力为 1.0、1.1 的硬件该乘积的最大值为 768，计算能力为 1.2、1.3 的硬件支持的最大值为 1024。
参数 Ns 是一个可选参数，用于设置每个 block 除了静态分配的 shared Memory 以外，最多能动态分配的 shared memory 大小，单位为 byte。不需要动态分配时该值为 0 或省略不写。
参数 S 是一个 cudaStream_t 类型的可选参数，初始值为零，表示该核函数处在哪个流之中。

3. 向量加法实例

通过定义 kernel 函数可以实现两个向量加法。具体步骤如下：
分配 host 和 device 内存，并进行数据初始化。例如：
int N = 1 << 20;
int nBytes = N * sizeof(float);
float x, y, z;
x = (float)malloc(nBytes);
y = (float)malloc(nBytes);
z = (float)malloc(nBytes);
for (int i = 0; i < N; ++i){x[i] = 10.0;y[i] = 20.0;}
float d_x, d_y, d_z;
cudaMalloc((void)&d_x, nBytes);
cudaMalloc((void*)&d_y, nBytes);
cudaMalloc((void**)&d_z, nBytes);
拷贝数据。将 host 数据拷贝到 device 上：cudaMemcpy((void*)d_x, (void*)x, nBytes, cudaMemcpyHostToDevice);和cudaMemcpy((void*)d_y, (void*)y, nBytes, cudaMemcpyHostToDevice);。
执行 kernel。定义 kernel 的执行配置：dim3 blockSize(256);dim3 gridSize((N + blockSize.x - 1) / blockSize.x);，然后执行 kernel：add<<<gridSize, blockSize>>>(d_x, d_y, d_z, N);。
拷贝结果。将 device 上的运算结果拷贝到 host 上：cudaMemcpy((void*)z, (void*)d_z, nBytes, cudaMemcpyDeviceToHost);。
检查误差。检查执行结果的误差：float maxError = 0.0;for (int i = 0; i < N; i++)maxError = fmax(maxError, fabs(z[i] - 30.0));std::cout << "最大误差: " << maxError << std::endl;。
释放内存。释放 device 和 host 上分配的内存：cudaFree(d_x);cudaFree(d_y);cudaFree(d_z);free(x);free(y);free(z);。

七、CUDA 计算面临的挑战与未来发展

1. 挑战

学习曲线较陡：尽管 CUDA 提供了简单的编程接口，但对于没有相关经验的程序员来说，仍需要花费一定的时间来熟悉 GPU 架构和并行计算概念，这使得学习曲线较为陡峭。例如，了解如何设置内核调用参数、管理内存以及组织线程等都需要一定的学习成本。
兼容 CUDA 的产品可能存在安全和知识产权风险，且可能限制产品创新潜能：许多宣称 “兼容” CUDA 的产品，并非真正完全兼容。由于 CUDA 不是开源代码，在技术上无法实现 100% 兼容，且存在安全和知识产权方面的风险。当前 “兼容” CUDA 的方式主要是使编程模型与 CUDA 一致，但实际底层硬件架构难以与英伟达的 GPU 完全相同。长期来看，这可能不利于芯片架构创新与性能的提升。例如，国产 AI 芯片追求与 CUDA 兼容，却面临法律风险，且可能陷入授权焦虑中。

2. 未来发展

随着技术进步，CUDA 将继续在高性能计算领域发挥重要作用：CUDA 凭借其强大的并行计算能力和丰富的生态系统，在高性能计算领域的地位依然稳固。例如，在科学计算、数据分析和机器学习等领域，CUDA 能够加速复杂的计算任务，为研究人员和开发者提供高效的计算解决方案。
可能会有更多创新技术和应用场景出现：随着技术的不断发展，CUDA 可能会引入更多的创新技术，拓展更多的应用场景。例如，CUDA 版本的不断更新，带来了新的功能和性能提升，支持最新的 GPU 架构，提高了性能和稳定性，提供了新的编程接口和工具。同时，随着云计算和大数据技术的发展，CUDA 与 MPS 在跨平台并行计算中的应用将更加广泛，可能会在硬件层面实现 GPU 与 CPU 的融合，在软件层面开发更加通用的并行编程模型，构建更加完善的生态系统。
同时也面临着来自其他计算平台的竞争：目前，软件堆栈竞争中有三个主要参与者：Nvidia 的 CUDA、英特尔的 oneAPI 和 AMD 的 ROCm。虽然 CUDA 继续占据主导地位，但其他计算平台也在不断发展。例如，AMD 的 ROCm 是用于 GPU 计算的开源软件堆栈，支持 AMD 和 Nvidia GPU，实现跨平台开发，由异构计算可移植接口（HIP）实现可移植应用程序。英特尔的 oneAPI 是一种统一的跨平台编程模型，支持针对各种硬件架构和加速器进行开发。此外，OpenAI 的开源 Triton 编译器可以同时兼容 Nvidia 和 AMD 以及更多平台，支持把用户使用 Python 编写的程序直接优化编译到底层硬件指令语言，并且在 Nvidia 的成熟 GPU 上实现和 CUDA 接近的执行效率。这些都对 CUDA 构成了竞争挑战。