為什么說CUDA是NVIDIA的護城河?

因為CUDA的出現，讓英偉達的顯卡不再是一個圖形圖像處理器，他可以搶一點CPU的活來干了！也能主動和CPU一起協作，共同提升算力和性能，為計算加速度！百科上也有了詮釋：

計算正在從CPU"中央處理"向CPU與GPU"協同處理"的方向發展。為了實現這一新型計算模式，英偉達發明了英偉達? CUDA?并行計算架構。

早期英偉達的顯卡就是圖形圖像處理。為電腦游戲視頻畫面更加清晰流暢服務！但顯卡有了GPU芯片后，顯卡有了更強的性能，甚至都超過了CPU，如果只是作為圖形圖像處理就有點浪費資源了，于是英偉達就希望得到更加深層次的利用。于是就推出了CUDA，可以讓顯卡可以用于圖像計算以外的目的。如果你認為這只是惠澤普通用戶，那你就把英偉達想簡單了！

當有了CUDA，這就激發了它的市場戰略升級，有了更大的野心，進軍服務器和工作站；

在英偉達進軍高性能計算領域的時候，推出了Tesla&CUDA高性能計算系列解決方案，作為一個專用高性能GPU計算解決方案，英偉達把超級計算能夠帶給任何工作站或服務器，以及標準、基于CPU的服務器集群。

為了更好地讓企業應用英偉達的顯卡，必然需要連接開發者

于是CUDA也成為了GPU計算全新的軟硬件架構的開發環境，這個計算不再像過去所謂的GPGPU架構那樣必須將計算映射到圖形API（OpenGL和Direct 3D）中，因此對于開發者來說，CUDA的開發門檻大大降低了。CUDA的GPU編程語言基于標準的C語言，因此任何有C語言基礎的用戶都很容易地開發CUDA的應用程序。CUDA除了可以用C語言開發，也已經提供FORTRAN的應用接口，未來可以預計CUDA會支持C++、Java、Python等各類語言。可廣泛的應用在圖形動畫、科學計算、地質、生物、物理模擬等領域。

既然能連接服務器，能連接開發者，這就意味著可以打造更加多元化的計算價值！

我們也發現了，自從顯卡有了算力加持，廣泛應用服務器甚至代替了CPU，那么因為英偉達就乘勝追擊，在推出的產品就偏向性算力架構了，那么作為一個顯卡廠商，逐漸就有了更多多元化的價值探索了！

現如今我們發現英偉達的AI芯片、汽車芯片背后都有著做顯卡的基因，和GPU有著一定的關系鏈！不然怎么能做AI實時圖形渲染！這就精準踩上了時代的風口，英偉達的股票市值就蹭蹭的往上漲！

那么這些硬件的協調和開發也離不開CUDA，如果讓我理解，CUDA已經成為英偉達連接服務器連接終端連接開發者的紐帶，實現軟硬件協調，實現更關鍵高效計算的關鍵！

舉一個例子：CUDA就像英偉達給GPU裝了個多功能插座，原本只能插游戲顯卡這一個電器，現在能同時插上AI、科學計算、自動駕駛等各種設備。開發者用慣了這個插座，換別的牌子就得重新布線；企業買了英偉達顯卡，就像買了帶專屬插座的房子，想換家具就得砸墻。結果就是，大家用得越久，越離不開這個插座標準。英偉達市值一路飆升，靠的不只是顯卡本身，更是這個讓所有人都插得上、離不開的CUDA生態——畢竟，換芯片容易，換整個生態可就難了。畢竟人家培養了開發者，也形成了服務器標準結構，對此大家是怎么看的，歡迎關注我“創業者李孟”和我一起交流！