GPU（图形处理单元）是一种专门处理图像和视频的计算设备。与CPU（中央处理单元）相比，GPU有更多的核心（通常是数百到数千个），能同时处理大量的计算任务。这使得GPU在处理大规模并行计算任务时，比如机器学习和深度学习的训练过程，能有非常高的效率。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司开发的一种编程模型和软件环境，它允许开发者使用C、C++、Python等高级语言来编写GPU程序。在CUDA模型中，程序员编写一种被称为内核的函数，这些函数在GPU的多个线程上并行执行。程序员还可以控制线程的组织和通信，以优化性能和资源利用。CUDA提供了一套丰富的开发工具，包括编译器、库、调试器和性能分析工具，这些工具使得开发者可以更容易地开发和优化CUDA程序。通过使用CUDA，开发者可以利用NVIDIA的GPU来加速各种类型的计算密集型任务，从而极大地提高了这些任务的性能。
本课程聚焦基于GPU的CUDA并行计算程序开发，以便充分利用GPU的执行大规模冰心计算任务，实现高性能应用的开发和管理。
