英伟达（NVIDIA）从一家专注于视频游戏图形硬件的公司，成长为AI领域的超级巨头，其成功离不开一项关键技术的支持——CUDA。这一并行计算平台和编程模型，不仅让英伟达在GPU市场独占鳌头，更成为AI加速运算的核心驱动力。
CUDA：并行计算的革命性突破
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是英伟达于2006年推出的并行计算平台和编程模型。它的出现，彻底改变了开发者利用GPU进行通用计算的方式。借助CUDA，开发者可以使用C、C++、Fortran、Python和MATLAB等热门语言编写程序，并通过简单的关键字实现并行计算。
CUDA的核心优势在于其能够利用GPU的大量核心进行并行计算，显著提高数据处理速度。在AI任务中，这种能力尤为重要。例如，处理大规模的图像、音频和文本数据时，CUDA可以同时处理多个数据元素，大幅提升效率。此外，CUDA与深度学习框架的紧密集成，使得开发者能够轻松地将CUDA功能融入AI项目，快速搭建和训练模型。
CUDA如何助力英伟达成为AI“卖水人”
英伟达的GPU和CUDA技术，为AI领域提供了强大的算力支持。2023年ChatGPT的爆火，让英伟达的“卖水人”角色更加凸显。数据显示，2024年英伟达在全球人工智能芯片市场的市占率高达90%，其GPU成为AI算力的关键供应商。
CUDA的成功并非偶然。英伟达创始人黄仁勋曾表示，如果没有CUDA，英伟达在AI领域不可能取得今天的成就。他认为，CUDA是现代计算领域最重要的发明之一。
英伟达的并购策略与CUDA的进化
英伟达的成长史，是一部不断并购与创新的历史。从1999年收购3dfx，到近年来投资AI初创公司，英伟达通过并购不断拓宽GPU的应用边界。
例如，2013年英伟达收购高性能计算系统编译器开发公司PGI，进一步夯实了CUDA的竞争力。此外，英伟达还通过收购通信网络技术公司Mellanox，实现了计算与网络的深度融合，显著提升了其在AI和高性能计算领域的性能表现。
CUDA在垂直领域的应用
英伟达并未止步于通用AI领域，而是将CUDA技术延伸至垂直行业。在医疗保健领域，英伟达开发了专为药物发现设计的Biomolecular Generative AI平台和Pararay软件，使计算机辅助药物研发成为可能。
此外，英伟达还投资了Vinbrain、Terray等AI制药企业，利用NVIDIA DGX Cloud平台和AI软件堆栈，协助这些企业优化和扩展基础模型的开发。
未来展望：CUDA的持续进化
随着AI技术的不断发展，CUDA将继续扮演重要角色。英伟达已宣布，将加速并购AI相关企业，并进一步拓展CUDA在垂直领域的应用。黄仁勋表示，英伟达不会停下并购的脚步，而是将继续“泛化”出更多的惊喜。
从GPU到AI，英伟达的CUDA技术不仅重塑了计算未来，也为科技行业树立了创新的典范。未来，随着AI技术的进一步普及，CUDA将继续推动英伟达在全球科技舞台上的辉煌。
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