1.CUDA核心库：这些是构成CUDA的基础，包括用于数学运算、排序、图算法等的库。
2.CUDA Toolkit 4：CUDA Toolkit是一套完整的软件开发工具集，包括编译器、库和调试工具。它允许开发者创建、优化和部署GPU加速的应用程序。
3.CUDA Driver API：这是一组低级别的C API，用于控制CUDA驱动程序，允许更细致地管理GPU资源。
4.cuDNN 7：NVIDIA CUDA深度神经网络库（cuDNN）是一个用于深度学习的GPU加速库，提供了一系列深度学习算法的高效实现。
5.cuBLAS：这是用于线性代数运算的库，如矩阵乘法、前缀求和等，常用于科学和工程计算。
6.cuFFT：用于快速傅里叶变换的库，适用于需要进行频域分析的应用程序。
7.NPP：NVIDIA Performance Primitives是一组用于图像处理和信号处理的函数库。
8.Unified Memory 1：从CUDA 6.0开始引入的特性，它简化了主机和设备之间的内存管理，允许开发者像使用常规内存一样使用GPU内存。
9.Nsight Developer Tools 5：这是一套集成的开发和调试工具，用于帮助开发者优化CUDA应用程序的性能。
10.NVIDIA Visual Profiler：用于分析和优化CUDA应用程序的性能。
11.CUDA Code Samples：NVIDIA提供了一系列示例代码，帮助开发者学习和理解如何使用CUDA API。
12.Parallel Nsight：这是一个集成开发环境插件，提供了代码分析和性能优化的工具。
13.CUDA Occupancy Calculator：帮助开发者计算CUDA核函数的最大执行活跃度。
14.Hardware Virtualization：CUDA支持在虚拟化环境中使用GPU加速。
CUDA开发框架的设计旨在让开发者能够轻松地开发和部署高性能的GPU加速应用，同时提供了丰富的工具来帮助优化性能和调试程序。通过这些工具和库，开发者可以针对不同的应用场景开发出高效的并行算法。
