主要观点：Java 在企业软件中占主导，但在高性能计算等领域有挑战，GPU 可作为并行计算加速器，CUDA 可利用 GPU 加速计算任务，但 Java 与 CUDA 集成存在困难，本文旨在弥合这一差距。

关键信息：

• Java 可靠性、可移植性强但管理运行时和垃圾回收有开销。
• GPU 可并行处理大量数据，CUDA 是 NVIDIA 并行计算平台和 API。
• 介绍 Java 与 CUDA 集成的多种方式，如 JCuda、JNI 等。
• 以批量数据加密为例展示 Java 与 CUDA 集成的实际应用和性能提升。
• 给出 Java + CUDA 生产就绪的最佳实践，包括内存管理等方面。

重要细节：

• 不同执行模型如多线程、并发、并行、多进程的特点及区别。
• CUDA 适合数据并行工作负载，Java 因自身特性不支持 CUDA 原生运行。
• 实际集成中 Java 应用层准备数据并触发 JNI 调用，JNI 负责数据传递和内存管理，CUDA 内核进行并行运算，GPU 执行处理。
• 最佳实践方面，要注意内存管理、数据编组、线程安全、测试调试、安全隔离和部署等问题。
• 后续文章将探讨混合 CPU - GPU 调度模式、ONNX 模型推理及 Foreign Function & Memory API 等内容。