cuda作为gpu计算中的代表，拥有着超级高的计算效率，其原因是gpu实际相当与一台超级并行机组，使用过MPI做并行计算的人们可能知道，所谓的并行计算，简单讲就是用多个U（计算单元）来完成一个U的计算任务，MPI中将其叫做核，我们知道一个cpu有一个或2，4，8个核，超级厉害的也就16个吧，原来人们为了做大规模的并行计算，将一大堆cpu装在柜子里，组成计算集群，但是那种设备大的吓人，而且又有多少人会用呢。gpu则不同，一个小小的芯片上就存在着成千上万的线程，是由分为grid，block，thread三级结构实现的。（本人初学者，学到哪写到哪，借鉴需谨慎）
所谓的并行计算，就是用多个计算单元共同完成一个计算任务，那这有什么难度呢，这在生活中很常见啊，似乎没什么可学的，可以想象我们造一座房子，我们要找一堆人过来，然后分配下任务，这里面有人做墙，有人做地板，屋顶等等吧，然后一声令下开始吧，大家各司其职，把自己那部分做好，房子就做好了。但是事情没有那么简单，这个过程中存在很多问题会影响效率，甚至结果。比如说做墙的人要用锤子，但是锤子在被其他人占用着，怎么办；做地板的把地做好了，但是又被做墙的人给不小心砸坏了；下面的结构还没做好，就有人来装屋顶了等等。这时就需要一个精确的管理方案，而这个管理方案就是所有并行API需要做的事。例如后面会学到的共享内存，同步等知识。目前看到书就是cuda by example了，很适合入门，看的很愉快。下面就开始了，什么hello world就不写了，直接学干货了。
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