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CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，用于利用NVIDIA GPU（图形处理单元）进行高性能计算。它允许开发者使用C、C++、Python等编程语言编写程序，从而将计算任务分配到GPU上执行，从而实现比传统CPU更高的计算效率。
以下是CUDA的核心概念和特点：
1.并行计算
• GPU架构：GPU由数千个较小的计算核心（CUDA核心）组成，适合同时处理大量并行任务。与CPU的少量高性能核心相比，GPU在处理大规模并行任务时效率更高。
• 线程和线程块：CUDA程序将任务分解为多个线程（thread），线程被组织成线程块（block），线程块又被组织成网格（grid）。这种层次结构使得任务可以在GPU上高效并行执行。
2.编程模型
• CUDA C/C++：CUDA提供了扩展的C/C++语言，允许开发者编写在GPU上运行的代码（称为“kernel”）。这些kernel被加载到GPU上，并由大量线程并行执行。
• CUDA运行时API：开发者可以通过CUDA运行时API管理GPU资源（如内存分配和数据传输）以及启动kernel。
• CUDA Toolkit：NVIDIA提供了CUDA Toolkit，包括编译器（nvcc）、调试工具（如Nsight和CUDA-GDB）以及性能分析工具（如NVIDIA Nsight Compute和NVIDIA Nsight Systems）。
3.应用场景
• 深度学习：CUDA是深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的底层加速技术，使得神经网络训练和推理任务能够在GPU上高效运行。
• 科学计算：CUDA广泛应用于物理模拟、化学计算、气象预测等领域，加速复杂的科学计算任务。
• 图形渲染：CUDA可以用于实时图形渲染和图像处理，例如在游戏开发和视频编辑中。
• 数据分析：CUDA加速的数据处理和分析工具（如RAPIDS AI）可以显著提高数据处理效率。
4.CUDA的优势
• 高性能：GPU的并行架构使得CUDA程序能够处理大规模数据和复杂计算任务，速度远超传统CPU。
• 广泛的生态系统：CUDA得到了广泛的支持，包括深度学习框架、科学计算库和工业级应用。
AMD Radeon RX 9070XT显卡不支持CUDA。CUDA是NVIDIA专有的计算平台，仅适用于NVIDIA显卡[^0^]。AMD显卡使用的是ROCm（Radeon Open Compute Platform），这是一个开源的计算平台，功能类似于CUDA
视频解码压力与编码标准、编码参数、视频分辨率、视频位深等都有关系，所以不要说“ 播放H265很卡”而应该说“播放4K HEVC 10bit很卡”
京东数科最早成立于2012年5月，创始名称为“北京尚博广益投资有限公司”，注册资本仅为100万元。成立3年即2015年4月时，原公司在名称中加入了“京东”二字，更名为“北京京东尚博广益投资管理有限公司”，成为了京东集团的“正规军”，注册资本增资至1000万元。
2016年1月，宿迁东泰锦荣投资管理中心（现京东数科第一大股东）进入投资人名单，注册资本由1000万元巨额增加至20000万元。同时，京东数科进入总额66.5亿元人民币的A轮融资。本轮融资由红杉资本、嘉实资本、中国太平领投，经纬中国、万得资讯、中信资本等多家著名投资机构跟投，投后估值475亿元。
A融资完成后，2016年3月，京东数科发生一轮大规模董监高成员变动。原董事孙加明 、 吕外科，监事张奇退出。新增6位董事，缪晓虹（曾为刘强东助理）、仇小川（嘉实投资CEO)、张雱(刘强东助理）、黄宣德（京东CFO)、陈生强（现京东数科总经理）、刘星(红杉资本中国基金合伙人）及监事李娅云，基本形成目前京东数科的管理层结构。
此外，公司业务方向也发生了实质性的变化，“互联网信息服务”“接受金融机构委托从事金融信息技术服务外包；接受金融机构委托从事金融业务流程外包；接受金融机构委托从事金融知识流程外包”等带有“金融”标志性的新增业务被写入工商经营范围，金融业务导向开始明晰化。
