本 节 书 摘 来 自 华 章 出 版 社 《CUDA高性能并行计算》 一 书 中 的 第0章，第0.2节， 作 者 CUDA for Engineers: An Introduction to High-Performance Parallel Computing[美] 杜安·斯托尔蒂（Duane Storti）梅特·尤尔托卢（Mete Yurtoglu） 著，苏统华 项文成 李松泽 姚宇鹏 孙博文 译 ， 更 多 章 节 内 容 可 以 访 问 云 栖 社 区 “华 章 计 算 机” 公 众 号 查 看。
0.2 学习CUDA的“须知”
基于GPU的并行计算是真正改变行业面貌的技术。你需要知道基于GPU的并行计算以保持不被如下工程领域抛下：应用计算、工程设计和分析、计算机仿真、机器学习、视觉和成像系统或任何其他一些计算密集型领域。基于GPU的并行计算对一些计算任务可以减少数个数量级的时间消耗，所以那些本来需要持续运行若干星期才能完成的大型计算任务（如在一个大的数据集训练机器学习系统），现在可以在数小时执行结束。对于中等规模的计算任务（像产生三维轮廓图），本来要等待几分钟的，现在却能进行实时的交互了。而这些收益只需你付出可以接受的成本，不论是在精力付出上，还是在硬件投入上。你需要知道CUDA，因为它是目前在榨取GPU并行计算能力上支持力度最好的，也是最方便使用的平台。
为了让你与CUDA第一次亲密接触，我们也将尽最大努力提供应该让你知道的一切（尽可能删去你不需要知道的内容！）。这本书并不打算成为一个百科全书式的指南，这类的优秀CUDA书籍已经上市。我们将提供这类参考资源的链接。我们希望你在学习高级CUDA实用知识时可以阅读它们。对于这类指南，它们的最大不足在于假定读者已经具有并行计算和CUDA的背景知识，这也是它们的专业行话和语境可以成立的基础。
我们的目标是以清晰、简明的方式介绍CUDA最为核心的内容。在此过程中，不要求任何专业背景作为先决条件也不要迷失于烦琐的细节之中。我们意在提供直接通往更有意义的动手实践的路径。你可以很快进入CUDA世界，根本无需阅读过分冗长的背景材料。如果你需要搭建一个支持CUDA的基本系统或者补充C语言编程知识，你都可以在本书的简明附录中找到相关的指导。在本书的第1章中，你就可以亲手运行标准示例程序，亲身体验CUDA。到了本书的第3章，你应该就可以运行完全由你自己编写的CUDA小程序了。随后的章节讲解多个完整应用实例（你可以生成、运行、修改它们），同时也推荐了一些CUDA项目作为练手用的作业。请准备好迎接一段快节奏的令人兴奋的CUDA旅程！请专注于那些你需要知道的可以帮助你借助CUDA实现加速的内容！
