CUBLAS是用于在GPU进行高性能线性代数计算的函数库，提供了矩阵和向量操作函数，例如矩阵相乘、向量相乘等

CUBLAS函数库是CUDA专门用来解决线性代数运算的库，主要进行矩阵运算，分为三个级别：Lev1向量乘向量、Lev2矩阵乘向量、Lev3矩阵乘矩阵，并包含一些功能和状态结构函数。它能支持多种精度的运算，包括单精度和双精度等。 对于矩阵运算来说，CUBLAS库的效率比大部分人自己写核函数高很多。但是CUBLAS不同于C++，是列优先存储， 高效性能：CUBLAS库利用GPU进行加速，实现了高效的线性代数运算。相比传统的CPU运算，GPU并行处理的能力可以大大加快运算速度。 丰富的功能：CUBLAS库包含了完整的BLAS（Basic Linear Algebra Subroutines）函数集，可以进行各种线性代数运算，如矩阵乘法、向量运算等。 易于使用：CUBLAS库提供了友好的API接口，使得用户可以方便地调用库中的函数。同时，库中的函数都经过了高度优化，用户无需关心底层的实现细节，只需要关注自己的业务逻辑即可。 良好的兼容性：CUBLAS库与CUDA平台紧密集成，可以充分利用CUDA的特性，如流（stream）、事件（event）等，可以在CUDA程序中无缝地使用CUBLAS库

NVIDIA CUDA平台上的CUFFT函数库，用于在GPU上进行快速傅里叶变换（FFT）计算

CUFFT函数库的主要作用是实现高性能的傅里叶变换计算。傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学变换，广泛应用于信号处理、图像处理、通信等领域。CUFFT函数库通过利用GPU的并行计算能力，可以加速大规模数据集上的傅里叶变换计算，提高计算效率。 CUFFT函数库提供了多种类型的傅里叶变换函数，包括一维、二维和三维的实数和复数傅里叶变换。它支持多种数据布局和数据类型，例如当精度实数和复数，双精度实数和复数，可以适应不同的应用场景。此外，CUFFT还提供了一些辅助函数，用于配置和管理傅里叶变换的参数。 总结来说，CUFFT函数库的作用是在CUDA平台上实现高性能的傅里叶变换计算，加速信号处理和图像处理等领域中的相关算法。