0, 关于cuda计算
developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-…
官方介绍： CUDA® 是 NVIDIA 专为图形处理单元 (GPU) 上的通用计算开发的并行计算平台和编程模型。借助 CUDA，开发者能够利用 GPU 的强大性能显著加速计算应用。
在经 GPU 加速的应用中，工作负载的串行部分在 CPU 上运行，且 CPU 已针对单线程性能进行优化，而应用的计算密集型部分则以并行方式在数千个 GPU 核心上运行。使用 CUDA 时，开发者使用主流语言（如 C、C++、Fortran、Python 和 MATLAB）进行编程，并通过扩展程序以几个基本关键字的形式来表示并行性。
NVIDIA 的 CUDA 工具包提供了开发 GPU 加速应用所需的一切。CUDA 工具包中包含多个 GPU 加速库、一个编译器、多种开发工具以及 CUDA 运行环境。
目前其他的编程计算也没有的可以选择。 使用最广泛的，社区最多的支持就是 cuda啦。
1, cuda 学习视频
NVIDIA CUDA初级教程视频，这个视频播放量高。
GPU并行计算与CUDA编程，这个也可以，语速慢。
2, pdf 资料：
中问资料 1.1 版本 www.nvidia.cn/docs/IO/516…
3, c++ 11 文档
学习资料： 花38元找一个C++程序员做老师，保证掌握C++
C++进阶从基础到架构（C++11、无锁列队、新特性、STL、分布式）
4, 项目学习 lluma.cpp 也有cuda的部分
这个项目就是使用c++ 进行开发的。效率非常高速度快。
5, 总结
cuda 编程是一个很好的入门学习 c++ 的方向。 可以做很多的基础功能运算的开发。 比起做应用的CRUD要更有价值。更加的深入了解了相关的技术方向。 不需要高配置的电脑，只要有cuda的显卡就像，最好是intel的电脑。
直接买个二手的电脑，台式机就行，然后找高便宜的入门型号的cuda显卡。 万一放弃了，投入也的成本也不算高。
至于为啥选择C++学习而不是python。 因为不是做算法的，但是总有些场景是需要更高效率的。 这个时候就需要c++直接上了。把这个学好就有价值。 给算法同学做支持。
