CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司发明的。它是一种具有并行处理能力的计算架构，可以用于GPU（图形处理器）上的高性能并行计算。CUDA于2006年首次发布，并被广泛用于科学计算、深度学习、计算机视觉等领域。它通过在GPU上创建大型线程集合来实现高并发和快速的计算。CUDA的出现大大提高了GPU的计算能力，并使GPU成为集成了处理器和计算机能力的强大计算设备。由此，NVIDIA在高性能计算领域赢得了重要的地位。
对于普通人而言，CUDA可能并不是一个必要的工具或技术。CUDA主要用于加速大规模并行计算任务，例如科学计算和机器学习。这些任务通常需要高端硬件和专业的软件开发技能，普通人很难直接受益于CUDA。但是，如果某人对这些领域感兴趣或从事相关工作，学习CUDA及其应用可以提高其技能和职业竞争力。
同时，CUDA应用也在一些日常生活领域，例如影视特效、游戏开发等中得到了广泛运用，所以对于特定行业的从业人员而言，学习CUDA也可以提升其工作技能。
CUDA是NVIDIA（英伟达）公司推出的一个通用并行计算平台，使GPU成为高性能计算单元。它使用了一种基于C++的编程模型，并且可以使用高效的并行化算法来解决数值计算和数据处理问题。
CUDA需要特殊的硬件支持，即NVIDIA的显卡，带有CUDA核心，以提供高速并行计算所需的大量处理能力。CUDA在许多领域都有广泛的应用，包括科学计算、数据分析、计算机视觉、自然语言处理、深度学习等，极大地提高了计算效率和性能。