如果你在看 AI、深度學習、影像處理或高效能運算（HPC）的文章，一定會反覆看到一個名詞：CUDA。
很多人知道「跑 AI 要用 CUDA」，但又說不清楚 CUDA 到底是什麼。
這篇文章，我不走艱深公式、不堆專有名詞，只用生活化比喻與圖像感，帶你真正理解 CUDA 在做什麼。
一句話先說清楚：什麼是 CUDA？
CUDA 是一套「讓 GPU 可以同時做很多一樣事情的方法與規則」。
它不是一張顯示卡，也不是一顆晶片，而是 教電腦如何「正確指揮 GPU 做大量平行工作的方式」。
為什麼需要 CUDA？先看 CPU vs GPU 的差別
CPU：聰明但人少
- 像一位很聰明的主管
- 一次只能專心做幾件事
- 很擅長判斷、流程控制、例外處理
GPU：人很多但不太聰明
- 像一間超大型工廠
- 裡面有上萬個小工人
- 每個人只會做「很單純、重複」的事
👉 如果事情可以拆成「很多一模一樣的小任務」
GPU 就能一次全部做完，速度遠超 CPU。
CUDA 在中間扮演什麼角色？
這時候問題來了：
GPU 這麼多人，要怎麼「有效指揮」？
答案就是：CUDA
你可以把 CUDA 想成：
- 一套 工作分工規則
- 一套 執行流程設計
- 一套 記憶體使用方法
讓 CPU 能夠很清楚地告訴 GPU：
「這個工作要拆成多少份」
「每個人做哪一小格」
「算完之後怎麼收結果」
CUDA 是由 NVIDIA 設計，專門給自家 GPU 使用。
CUDA 最重要的概念：三層工作結構
CUDA 把 GPU 的工作，分成三個層級（這是理解 CUDA 的關鍵）。
Thread（執行緒）＝ 一個人
- 最小的工作單位
- 負責「一個非常小的計算」
例如：
- 算一個像素
- 算矩陣中的一格
Block（區塊）＝ 一個小組
- 一群 thread
- 同一組的人可以共用資料、互相配合
像是：
- 一個班級掃一間教室
- 共用同一桶水、同一把拖把
Grid（網格）＝ 全部人
- 所有 block 的集合
- 就是「整個任務」
📌 好記版口訣：
Grid（全部）
└── Block（分組）
└── Thread（個人）
CUDA Kernel 是什麼？（超白話）
Kernel 不是核心，也不是作業系統。
👉 在 CUDA 裡，Kernel 就是：
「每一個 GPU 工人都要照著做的那一段工作說明書」
CPU 只寫一次 Kernel
GPU 會讓 上萬個 thread 同時執行同一份 Kernel
差別只有一個：
👉 每個人拿到的資料位置不同
為什麼 CUDA 會這麼快？
因為它不是「算得比較聰明」，而是：
「很多人一起算」
CPU 的做法
算第 1 個 → 算第 2 個 → 算第 3 個 → …
CUDA + GPU 的做法
1 萬個人，同時算 1 萬個
只要你的問題符合以下特性，CUDA 就會非常有效：
- 計算規則一樣
- 資料很多
- 可以獨立計算
CUDA 記憶體，用「倉庫」來想就好
Global Memory（大倉庫）
- 很大、很慢
- 所有人都能拿
Shared Memory（小工具箱）
- 比較小、很快
- 同一個 block 共用
Register（口袋）
- 超快、超小
- 只能自己用
👉 CUDA 很重要的一件事，就是教你：資料該放哪裡才會快
CUDA 是不是萬能？不是
CUDA 很強，但不是什麼都適合。
適合 CUDA 的情境
- AI 訓練 / 推論
- 深度學習
- 影像、影片處理
- 大量數值、矩陣運算
不適合 CUDA 的情境
- if / else 很多
- 邏輯複雜、流程依賴強
- 資料量很小
總結：真正理解 CUDA 的一句話
CUDA 不是硬體，而是一套「讓 GPU 同時做大量重複工作的做事方法」。
CPU 負責思考與指揮
GPU 負責大量執行
CUDA 負責把兩者「接起來」