① 什么是CUDA
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。
随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。
简单来讲，比如通过CUDA架构，视频播放软件可以充分挖掘NVIDIA系列显卡的GPU并行计算能力，轻松进行高清影片的播放，与软件高清解码相比，CPU占用可以下降一半以上。当然，CUDA的应用领域绝不仅仅是视频、图形、游戏，包括各种3D和建模，医疗、能源、科学研究等，到处都可见到这种技术架构的应用。
支持CUDA的硬件环境需要有NVidia GF8系列及以上型号的显卡，并且安装185版本以上的显卡驱动程序。以QQ影音播放器来讲，要想开启CUDA硬件解码加速，可以打开QQ影音的“播放器设置”，进入“高清加速”面板，在“硬件优化”中选择“自定义优化模式”，然后在“滤镜配置”中的“视频解码器”中自定义选择相应的“QQ CUDA Video Decoder(CUDADecFilter.ax)”即可。而关闭CUDA加速，只需取消选择“QQ CUDA Video Decoder(CUDADecFilter.ax)”，或者切换到“智能高清模式”或“稳定兼容模式”通过这种高清解码定义的开启，并不是说你的画质能够提升多少，而是提升高清视频播放时的流畅以及降低CPU的占用。这个时候，节约下来的CPU空间，可以允许你再去做别的工作，这样就会大大提升你的工作效率，而不至于除了看视频，其他的什么都不能做了。
② 哪些软件支持 CUDA 加速
SonicStage是音频软件，和CUDA的图形加速是两码事。所以是不支持的。
NVIDIA CUDA技术是当今世界上唯一针对NVIDIA GPU（图形处理器）的C语言环境，为支持CUDA技术的NVIDIA GPU（图形处理器）带来无穷的图形计算处理性能。
CUDA让GPU超强的计算能力开始在通用计算领域大有可为，而简单易用的开发环境让CUDA开始平民化，主导起GPU挑战CPU主导电脑计算处理格局的革命。
SonicStage是新力推出的随身听Walkman用的音乐管理程式、它适用于微软Windows操作系统，最初版本为1999年推出OpenMG Jukebox（初时并未使用SonicStage这个名字），它可以用于笔记型电脑VAIO和NetMD随身听上，其后OpenMG Jukebox被纳入Sonic Stage 2.0。
③ 运行cuda编好的可执行程序需要进行那些软件配置例如需要安装driver 吗
首先，你要确定你的显卡驱动是否支持cuda；
然后去官网上下载最新的驱动并安装；
之后去下载cuda driver并安装；
下载cuda toolkit并安装；
下载cuda SDK并安装。
lz要保证cuda toolkit和cuda SDK的版本是一样的。
④ 关于CUDA
CUDA是英伟达公司开发的显卡加速程序，现在已经比较成熟了，现在的应用场合主要是图形和视频渲染这种场合，对于文件读取，真的不适用。
要想文件读取快一些，方法并不多，第一选择固态硬盘，选择相对配置较高的电脑，处理速度会快一些，第三，电脑的应用程序相地较少，应用程序可以看成是一节货车的车箱，用不用都会相对拖慢系统的速度，半个月都不用的软件一很不安装。第四必要时完全关闭电脑杀毒软件。最后是字库文件不要太多，半个月不用的字体也不要安装。
如果只是复制文件，这时文件数目越少，复制速度越快，所以要用WINRAR打包复制的方法是最快的。打包时要采用不压缩方式。
⑤ 支持CUDA加速的转码软件
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。 CUDA�6�4是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA�6�4架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA�6�4的处理器上以超高性能运行。 将来还会支持其它语言，包括FORTRAN以及C++。简单的说，，，一般的软件转格式的时候，完全由cpu去完成，所以转格式时cpu占有率会非常的高，好像双核的都会占70%的cpu，对cpu伤害较大，而且cpu占用率一高，玩起来也会觉得很卡，使用一些软件可以将大部分工作交给显卡完成，而显卡在一般情况都是没发挥大作用（玩大型游戏的人除外），这样不但可以大大的降低cpu使用率，玩起来较顺，对cpu伤害没那么大，还充分发挥显卡的作用，而且转换速度会比一般的软件要快。。所以，最好是使用支持cuda的软件转格式。暴风影音貌似不支持cuda加速，格式工厂好像也不支持。推荐魔影工厂，支持cuda显卡加速，而且可以转任何格式视频。还有其他支持cuda的软件有MediaCoder、Badaboom。我就知道这几种，但我相信还有其他我不知道的，那就靠楼主自己慢慢找了，找到告诉我吧，我也想知道其他的
⑥ 哪些显卡支持CUDA，如何开启，要下载什么东西吗
CUDA是N卡专有的通用计算技术，目的是利用显卡进行3D游戏以外的应用计算，专业领域可以做为超算的计算核心，代替了CPU的部分作用。而在普通用户方面，可在压缩解压缩、网页加速、解密、视频转码、平面设计等等应用上起到加速作用（需要软件支持）。
只要用户拥有一块N卡，并且安装了完整版本的驱动程序，那么就可以在支持的软件上享受到加速作用，不需要额外下载什么东西。
当然，在某些软件中虽然有支持，但开启后的效果反而比没有开启的差（比如OFFICE上的硬件加速，开启后会偶尔出现停止响应），在高清视频播放上，开启硬件加速后画质可能会下降，等等等等。
而A卡也有相应的技术，只不过支持的软件相对N卡要少得多，加速较果也不太理想，关注度不高。
最后要说的是，显卡的通用计算技术是显卡厂商用来攻占CPU领地的武器之一，希望能赋予显卡更多的作用，保住重要的地位。而对于普通用户来说，毕竟目前支持的软件较少，兼容性和稳定性也不高，还没到非用不可的程度。
⑦ 推荐几个又快又好视频转码软件 我n卡 要支持cuda的
讯连科技（开发powerdvd那个）的mediaespresso-媒体转换器，反正软件界面上有cuda标志速度很快，同编码的一首mv高码率转低码率非常快，一秒就3%，转换其他编码的话一秒进度1%，还是很快，
刻意转换成avi、m2ts、mpg、mp4、wmv格式，可设置的分辨率和码率都很高，效果比暴风转码类的好多了。音频可设置dolby digital 256k和lpcm1536，可惜不能转换成aac
⑧ 推荐几个支持cuda的转码工具
讯连科技（开发powerdvd那个）的mediaespresso-媒体转换器，反正软件界面上有cuda标志速度很快，同编码的一首mv高码率转低码率非常快，一秒就3%，转换其他编码的话一秒进度1%，还是很快， 刻意转换成avi、m2ts、mpg、mp4、wmv格式，可设置的分辨率和码率都很高，效果比暴风转码类的好多了。音频可设置dolby digital 256k和lpcm1536，可惜不能转换成aac
⑨ CUDA是什么
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。
随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此N卡厂商推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。
目前只有G80平台的N卡才能使用CUDA，工具集的核心是一个C语言编译器。G80中拥有128个单独的ALU，因此非常适合并行计算，而且数值计算的速度远远优于CPU。
CUDA的SDK中的编译器和开发平台支持Windows、Linux系统，可以与Visual Studio2003集成在一起。
目前这项技术处在起步阶段，仅支持32位系统，编译器不支持双精度数据等问题要在晚些时候解决。当然还有就是Geforce8系列显卡高昂的价格问题了。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPGPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。
从CUDA体系结构的组成来说，包含了三个部分：开发库、运行期环境和驱动（表2）。
开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。目前CUDA的1.1版提供了两个标准的数学运算库——CUFFT（离散快速傅立叶变换）和CUBLAS（离散基本线性计算）的实现。这两个数学运算库所解决的是典型的大规模的并行计算问题，也是在密集数据计算中非常常见的计算类型。开发人员在开发库的基础上可以快速、方便的建立起自己的计算应用。此外，开发人员也可以在CUDA的技术基础上实现出更多的开发库。
运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件，包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。基于CUDA开发的程序代码在实际执行中分为两种，一种是运行在CPU上的宿主代码（Host Code），一种是运行在GPU上的设备代码（Device Code）。不同类型的代码由于其运行的物理位置不同，能够访问到的资源不同，因此对应的运行期组件也分为公共组件、宿主组件和设备组件三个部分，基本上囊括了所有在GPGPU开发中所需要的功能和能够使用到的资源接口，开发人员可以通过运行期环境的编程接口实现各种类型的计算。
由于目前存在着多种GPU版本的NVIDIA显卡，不同版本的GPU之间都有不同的差异，因此驱动部分基本上可以理解为是CUDA-enable的GPU的设备抽象层，提供硬件设备的抽象访问接口。CUDA提供运行期环境也是通过这一层来实现各种功能的。目前基于CUDA开发的应用必须有NVIDIA CUDA-enable的硬件支持，NVIDIA公司GPU运算事业部总经理Andy Keane在一次活动中表示：一个充满生命力的技术平台应该是开放的，CUDA未来也会向这个方向发展。由于CUDA的体系结构中有硬件抽象层的存在，因此今后也有可能发展成为一个通用的GPGPU标准接口，兼容不同厂商的GPU产品
CUDA™ 工具包是一种针对支持CUDA功能的GPU（图形处理器）的C语言开发环境。CUDA开发环境包括:
· nvcc C语言编译器
· 适用于GPU（图形处理器）的CUDA FFT和BLAS库
· 分析器
· 适用于GPU（图形处理器）的gdb调试器（在2008年3月推出alpha版）
· CUDA运行时（CUDA runtime）驱动程序（目前在标准的NVIDIA GPU驱动中也提供）
· CUDA编程手册
CUDA开发者软件开发包（SDK）提供了一些范例（附有源代码），以帮助使用者开始CUDA编程。这些范例包括:
· 并行双调排序
· 矩阵乘法
· 矩阵转置
· 利用计时器进行性能评价
· 并行大数组的前缀和（扫描）
· 图像卷积
· 使用Haar小波的一维DWT
· OpenGL和Direct3D图形互操作示例
· CUDA BLAS和FFT库的使用示例
· CPU-GPU C—和C++—代码集成
· 二项式期权定价模型
· Black-Scholes期权定价模型
· Monte-Carlo期权定价模型
· 并行Mersenne Twister（随机数生成）
· 并行直方图
· 图像去噪
· Sobel边缘检测滤波器
· MathWorks MATLAB® 插件 (点击这里下载)
新的基于1.1版CUDA的SDK 范例现在也已经发布了。要查看完整的列表、下载代码，请点击此处。
技术功能
· 在GPU（图形处理器）上提供标准C编程语言
· 为在支持CUDA的NVIDIA GPU（图形处理器）上进行并行计算而提供了统一的软硬件解决方案
· CUDA兼容的GPU（图形处理器）包括很多：从低功耗的笔记本上用的GPU到高性能的，多GPU的系统。
· 支持CUDA的GPU（图形处理器）支持并行数据缓存和线程执行管理器
· 标准FFT（快速傅立叶变换）和BLAS（基本线性代数子程序）数值程序库
· 针对计算的专用CUDA驱动
· 经过优化的，从中央处理器（CPU）到支持CUDA的GPU（图形处理器）的直接上传、下载通道
· CUDA驱动可与OpenGL和DirectX图形驱动程序实现互操作
· 支持Linux 32位/64位以及Windows XP 32位/64位 操作系统
· 为了研究以及开发语言的目的，CUDA提供对驱动程序的直接访问，以及汇编语言级的访问
⑩ 请问哪些地方可以用到nvidia的CUDACUDA的作用大吗，比如转码时它会对转码性能提升很多吗
CUDA是Nvidia的通用计算平台语言，只要你想用Nvidia的GPU参与通用计算，就需要用到CUDA
CUDA本身仅仅是Nvidia提供的工具，至于怎么用，就是开发者的意愿了。它可以被用在转码软件中，使转码过程经由GPU进行加速。或者用于数学计算中，利用CUDA编程，让GPU参与到方程组的计算中，加速计算过程，尤其是一些并行度高的计算，更适合通过CUDA进行GPU计算。