CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，它允许开发者使用NVIDIA的GPU来进行通用计算。CUDA提供了一套底层的API，使得开发者可以直接控制GPU的硬件资源，包括线程的分配、内存管理和执行并行计算等。
GPU加速通常指的是利用GPU的强大并行计算能力来提高计算任务的性能。在CUDA的框架下，开发者可以通过编写CUDA程序来实现GPU加速。这些程序通常会将计算任务分解成大量的线程，并将这些线程分配到GPU的多个核心上同时执行。由于GPU拥有数千个核心，可以同时执行数千个线程，因此可以显著提高计算任务的性能。
总之，CUDA是一种底层的GPU并行计算架构，它提供了丰富的API和功能，使得开发者可以方便地实现GPU加速。而GPU加速则是利用GPU的强大计算能力来提高计算任务的性能的一种方法，它通常需要在CUDA的框架下实现。
