CUDA的成功在于其丰富的生态系统，包括编程语言和API支持，如C, C++, Fortran, Python等，以及CUDA工具包和PGI工具包。CUDA-X库提供了线性代数、图像处理、深度学习等加速功能。此外，NVIDIA提供Nsight和CUDA GDB等调试工具，以及容器、调度和编排、集群管理工具，如Kubernetes和DCGM，确保GPU在数据中心的高效使用。CUDA已广泛应用在科学计算、图像处理和深度学习等领域。"
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易于编程和性能的巨大飞跃是 CUDA 平台被广泛采用的关键原因之一。CUDA 平台成功的第二大原因是拥有广泛而丰富的生态系统。
与任何新平台一样，CUDA 的成功取决于可用于 CUDA 生态系统的工具、库、应用程序和合作伙伴。任何新的计算平台都需要开发人员将应用程序移植到新平台。为此，开发人员需要最先进的工具和开发环境。
应用程序开始扩展后，在数据中心级别需要更多工具。NVIDIA 致力于为开发者和企业提供最先进的工具和生态系统服务。
NVIDIA 近期发布了最新的A100 架构和基于这种新架构的DGX A100系统。新的 A100 GPU 还配备了丰富的生态系统。
图 1 显示了更广泛的生态系统组件，这些组件在超过 15 年的时间里演变。在这篇文章中，我深入介绍了每个生态系统组件的介绍性细节。
编程语言和 API
CUDA 1.0 开始时仅支持 C 编程语言，但多年来一直在发展。CUDA 现在允许使用多种高级编程语言对 GPU 进行编程，包括 C、C++、Fortran、Python 等。
NVIDIA 发布了 CUDA 工具包，它提供了使
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