通俗地说，CUDA是一种协助“CPU任务分发+GPU并行处理”的编程模型/平台，用于加速GPU和CPU之间的计算。

也就是说CUDA通过CPU任务分发和GPU并行处理的方式，把计算任务通过CPU分发给GPU进行并行计算加速。而GPU并行计算的能力需要CUDA借助其自带的编程接口和工具，比如C/C++语言来编写并行计算程序，并通过CUDA编译器将程序转化为可以在英NVIDIA GPU上执行的机器码快速运行。

所以，通过使用CUDA平台，开发者可以充分利用GPU的并行计算能力加速各种应用程序的运行速度，同时还能与CPU进行协同计算。而人工智能运算往往需要进行大规模亿级的计算，这也就是CUDA在人工智能领域大行其道的原因之一。

CPU和GPU在计算中分工协作的一般方式是这样的：

1. CPU负责任务调度和管理：CPU充当主机处理器的角色，负责任务的分发、管理和控制。它接收应用程序的指令，将计算任务分配给GPU进行处理，同时负责控制GPU的操作流程。

2. GPU负责并行计算：GPU作为辅助处理器，专注于并行计算任务的处理。它接收CPU分发的计算任务，使用大量的小处理单元（CUDA核心）同时执行任务，以高效地完成大规模并行的浮点数或向量计算。

3. 数据交换：CPU和GPU之间需要进行数据交换。CPU将数据复制到GPU的内存中，以供GPU进行计算。完成计算后，GPU将结果复制回CPU或将结果存储在GPU内存中供后续计算使用。所以GPU显存的大小决定了同时并行处理的数据的大小，也就决定了计算速度。

因此，通过CPU和GPU的紧密协作，可以充分利用GPU强大的并行计算能力和显存容量，加速计算任务的执行。这种分工协作方式对于需要进行大规模并行计算的应用和算法特别有效，例如科学计算、深度学习、图像处理等领域。

具体表现在以下几方面：

1. GPU的强大计算能力：CUDA允许开发者利用NVIDIA GPU的强大计算能力来加速计算任务，这对于许多需要大量并行计算的人工智能算法至关重要。

2. 并行计算能力：CUDA支持并行计算，可以同时执行多个任务。这对于处理大规模数据集和实现复杂的深度学习模型非常有帮助。

3. 灵活性和可扩展性：CUDA提供了一种灵活和可扩展的编程模型，使得开发人员可以针对不同的GPU和计算需求进行优化。

4. 工具和库：CUDA提供了一系列的工具和库，例如cuDNN、TensorFlow等，这些工具和库可以帮助开发人员更快速、更高效地构建深度学习模型和实现人工智能应用。

5. 广泛的应用场景：CUDA不仅在深度学习领域中广泛应用，还适用于科学计算、数据分析、计算机视觉、自然语言处理等许多其他人工智能领域。

综上所述，CUDA凭借其强大的并行计算能力和可扩展性，未来在人工智能应用领域将会发挥越来越重要的作用。随着人工智能的普及，它将进一步强化了其在人工智能领域的重要地位。

不仅如此，CUDA还在深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域发挥着关键作用。在未来，我们有理由相信，CUDA将继续在人工智能领域的发展中发挥核心作用，为我们带来更多创新和突破。

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