主要观点总结
本文介绍了NVIDIA的一次内部对话，其中三位员工Nader、Stephen和Carter分享了CUDA技术的发展及其对计算科学和AI领域的影响。文章提到了CUDA的历史、架构、面临的挑战以及市场采用曲线等。另外，还介绍了GPU的发展、神经计算、异构计算等相关内容。
关键观点总结
关键观点1: CUDA的历史和发展
CUDA是英伟达的一项技术，用于在图形处理器上执行并行计算。它起源于图形处理器的可编程性，随着技术的发展，CUDA已经演变成一套完整的技术栈，用于在GPU上运行各种应用。
关键观点2: GPU和并行计算
GPU是一种用于执行大量并行计算的处理器。CUDA通过将任务拆分为多个并行部分，充分利用GPU的并行处理能力，从而提高计算性能。
关键观点3: CUDA的挑战和市场的采用曲线
CUDA面临的主要挑战是教育开发人员如何编写并行代码，并适应新的编程范式。市场的采用曲线表明，随着人们对CUDA和GPU并行计算的认识提高，其应用越来越广泛。
关键观点4: 神经计算和异构计算
神经计算是一种利用神经网络模拟人类大脑的计算方式。异构计算是指使用不同类型的处理器来执行不同的计算任务。CUDA在神经计算和异构计算中发挥着重要作用，因为它能够充分利用各种处理器的优势。
文章预览
整理｜核子可乐、冬梅 编者按： 最近，在 NVIDIA 的一次内部对话中，英伟达的三位员工 Nader、Stephen 和 Carter 三位员工分享了他们对 CUDA 技术的发展历程及其在计算科学和 AI 领域的应用的见解。Stephen，作为 CUDA 架构师之一，回顾了 CUDA 的早期发展，包括团队如何在初期面对图形团队的质疑和挑战。他讲述了 CUDA 如何从一个内部初创项目发展成为推动图形和计算领域创新的关键技术。 Stephen 还解释了在 CUDA 之前，开 发者如何通过 OpenGL 和 DirectX 等技术与 GPU 交互，以及 CUDA 的出现如何改变了游戏开发和视觉效果的实现方式。 此外，Stephen 还提到了英伟达在并行计算方面的前瞻性，早在 90 年代，英伟达 CEO 黄仁勋（Jensen）就预见到了并行化的潜力。他解释了当时图形架构的竞争，以及英伟达如何通过专用芯片提高性能，最终形成了如今的多线程机器。
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