NVIDIA® CUDA e uma arquitetura de computação de propósitos gerais nos quais tira-se o maximo de proveito do mecanismo paralelo das unidades gráficas de processamento(GPUs) das placas de video da NVidia com o intuito de resolver muitos problemas computacionais complexos em frações de tempo menores do que em uma CPU.inclui um conjunto de instruções CUDA ISA (Instruction Set Architecture) e o mecanismo de processamento paralelo embutido na GPU.Para programar a CUDA™ , pode-se usar a linguagem de programação C, que uma lingaguens amplamente utilizada portável e de alto nível que pode ser usada com uma excelente peformace em processadores de compatibilidade semelhante a CUDA™.Futuramente serão admitidas pela Cuda outras linguagens com C++ e Fotran.

    Existem hoje mais de 10 milhões GPUS compatíveis com a cuda disponíveis no mercado, milhares de dessenvolvedores já estão utilizando as ferramentas gratuitas cuda para resolver uma infinidade de problemas ligados as mais diversas áreas incluindo desde processamento de vídeos e áudio e simulação de efeitos físicos, até exploração de gás e petróleo, design de produtos, processamento de imagens na área médica e pesquisa científica, todos esse problemas envolvem Cálculos complexos exigem altos custos computacionais.

     O que torna tão indica para resolver tais tipos de problemas e o fato de um processador de um placa de vídeo pode ser 100 vezes mais rápido do processadores de computadores convencionais, isso e valido para alguns cálculos específicos. Uma comparação feita entre um processo executado pelas GPUs de uma placa da Nvidea Geforce 8800 e o mesmo processo executado em um CPU Dual Core.A placa Geforce 8800 possui até 128 núcleos(core), que e como se tivéssemos 128 processadores em paralelo executando operações a 576 Gflops contra 2 processadores do Dual Core 48 Gflops.

     CUDA,Compute Unified Device Architecture funciona a partir das placas Nvidia da serie 8,Tesla e alguns modelos da Quadro.A seguir a tabela mostra o potencial de ganho de algumas aplicações que utilizam a CUDA.

Ganho de Velocidade