CUDA（Compute Unified Device Architecture：クーダ）とは、NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム（並列コンピューティングアーキテクチャ）およびプログラミングモデルである[4][5][6]。専用のC/C++コンパイラ (nvcc) やライブラリ (API) などが提供されている。なおNVIDIA製GPUにおいては、OpenCL/DirectComputeなどの類似APIコールは、すべて共通のGPGPUプラットフォームであるCUDAを経由することになる[7]。 CUDAの処理の流れ 1. メインメモリ（ホストメモリ）からデータをGPU用メモリ（デバイスメモリ）にコピーする。 2. CPUがGPUに対して処理を指示する。 3. GPUが必要なデータを取り込み各コアで並列実行する。 4. 結果をGPU用メモリか
慶應義塾大学教授で工学博士の中村維男氏。IEEEのフェローを務めるほか、英ロンドン大学インペリアル校教授兼フェロー、米スタンフォード大学客員教授、東北大学名誉教授などを兼任する。HPC Open Forumで新たに立ち上がったGPUコンピューティング分科会長に就任 「GPUは、CPUに比べると、ちょっと知能は落ちる。しかし、いったん走り出せばイノシシのように50倍ぐらいの速さで走る」。並列処理コンピューティングの第1人者として知られる中村維男教授はGPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）の特性をそう説明する。GPUは条件分岐が入る処理などは苦手だが、単純な計算処理の並列化では大きな力を発揮する。 こうしたGPUの特性から、これまでベクトル型の並列コンピュータやCPUのクラスタ構成で実現してきたHPC（ハイパフォーマンスコンピュータ）、いわゆるスパコンで、GPU（グラフィックス・プ
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