CUDA加速是指利用NVIDIA显卡的并行计算架构（Compute Unified Device Architecture）来显著提升计算密集型任务处理速度的技术。作为GPU通用计算的编程模型，它允许开发者直接调用显卡的数千个计算核心，将原本由CPU串行处理的任务转化为并行计算，特别适用于矩阵运算、图像处理等需要大量重复计算的场景。在自动驾驶领域，CUDA加速已成为深度学习模型训练和实时推理的基石技术。
在实际开发中，CUDA加速使得自动驾驶系统能够在毫秒级别完成激光雷达点云处理、高精度地图匹配等关键任务。例如特斯拉的HydraNet多任务神经网络，正是通过CUDA核心实现8个摄像头数据的同步并行处理。随着车载计算平台逐步采用Orin、Thor等大算力芯片，CUDA加速技术正在推动更复杂的BEV（鸟瞰图）感知模型和端到端自动驾驶系统的落地应用。