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NVIDIA显卡的的CUDA核心是什么？
CUDA核心，理论上流处理器缩写是SP。但NVIDIA自己称呼他们的SP是CUDA Core。
CUDA Core只是N卡流处理器而已,只是一个流处理器名词。
CUDA是一个统一计算架构，属于软件+硬件架构统称。他不是一个软件也不是一个纯硬件。而是软硬结合的计算体系。
你可以理解为CUDA是一个基于NVIDIA GPU平台上面NV自己定制的特殊计算体系。是NV自己发明的运算算法，在NV平台和软件支持上面才能发挥最高效率。CUDA在NVIDIA定义是一种类C语言，本身兼容C语言。CUDA虽然是一种独立语言提供开发学习，但CUDA本身和C差距不算非常巨大，很多有经验的开发者很快能学会。
CUDA在全球属于NVIDIA私人生态区，他的势力并不比IOS小。甚至在高端计算领域和图形领域。CUDA算的上是权威标准。 Quadro和Tesla这2个统治世界的著名计算平台就是靠着CUDA生态区才能提供客户一体化服务，否则如果大家都像AMD那样只卖个浮点看起来很高的物理节点，那么老黄根本不敢自封视觉运算公司，那不是普通半导体公司搞的授权么？
CUDA是一个计算结构，是一个理念。是一个软硬平台，是一个NV提供综合性服务的东西。他不是一个显卡授权，也不是一个集群。也不是一个驱动。
CUDA是什么?主要应用在什么地方？
CUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，主要运用在显卡方面。
CUDA是NVIDIA的通用并行计算架构，使gpu能够解决复杂的计算问题。它包括CUDA指令集架构（ISA）和GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C语言编写CUDA架构的程序，在支持CUDA的处理器上运行超高性能。CUDA3．0已经支持c＋＋和FORTRAN。
发展现况：
支持CUDA的gpu已经售出了超过1亿，成千上万的软件开发人员正在使用免费的CUDA软件开发工具来解决专业和家庭应用中的问题。这些应用范围从视频和音频处理和物理效果模拟到石油和天然气勘探、产品设计、医学成像和科学研究。
CUDA的核心是三个重要的抽象：线程组层次结构、共享存储和barrier同步，这可以很容易地暴露给程序员，作为C语言的最小扩展。
CUDA软件栈由几个层组成，一个硬件驱动程序、一个应用程序编程接口（API）及其运行时，以及两个高级通用数学库CUFFT和CUBLAS。硬件被设计为支持轻量级驱动程序和运行时层，从而提高性能。
cuda核心数量有什么用
cuda核心数量越多运算速度就会越快。
同样架构下，运算速度和核心数量等比例递增，Cuda核心里面有运算器，例如一个Float32浮点运算器，1000个核心，1G主频，则FP32的算力为1T Flops，就是这么简单。
新的架构下：
1、Float的运算器可能是 64位的，可以实现双精度计算，在单精度上翻倍。
2、新的Tensor Core运算器支持FP16、INT8、INT4的计算能力，速度等比例翻倍。
3、新的Tensor Core可以支持4*4 个运算在一个时钟周期内完成，性能翻16倍数，Cuda Core和Tensor Core是不同的硬件单元，计算性能累加。
中央处理器（central processing unit，简称CPU）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。CPU自产生以来，在逻辑结构、运行效率以及功能外延上取得了巨大发展。
CPU出现于大规模集成电路时代，处理器架构设计的迭代更新以及集成电路工艺的不断提升促使其不断发展完善。
从最初专用于数学计算到广泛应用于通用计算，从4位到8位、16位、32位处理器，最后到64位处理器，从各厂商互不兼容到不同指令集架构规范的出现，CPU 自诞生以来一直在飞速发展。
冯诺依曼体系结构是现代计算机的基础。在该体系结构下，程序和数据统一存储，指令和数据需要从同一存储空间存取。
经由同一总线传输，无法重叠执行。根据冯诺依曼体系，CPU的工作分为以下 5 个阶段：取指令阶段、指令译码阶段、执行指令阶段、访存取数和结果写回。
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