CPU 是一个“搭档”，负责执行一些高耗时的任务；而现在，GPU则是“主导者”，负责运行高效的计算任务。然而，现代计算领域并非只有GPU，比如CUDA就构成了英伟达的一部分。CUDA能够帮助数据科学家提高工作效率，并且可以和CPU无缝配合。此外，通过使用Pandas这样的数据科学库，我们可以实现对大量数据的有效管理和分析，这是GPU无法比拟的优势。因此，可以说，“加速计算的世界，正由英伟达构建”。

在当今的计算领域中，CPU和GPU都扮演着重要的角色。CPU是处理计算机指令的中心处理器，它负责执行一些复杂的计算任务，如图形渲染、图像处理等。而GPU则是一种专门用于处理大量计算任务的显卡，它的主要功能是在特定的时间内对大量的数据进行高速计算。

然而，随着科技的发展，现代计算领域已经不再仅仅局限于CPU和GPU，CUDA作为一种由英伟达开发的数据并行计算技术，也逐渐成为推动计算效率的一个重要力量。CUDA能够帮助数据科学家更好地利用GPU来加速计算任务，同时也可以与CPU无缝配合，使得计算任务更加高效。更重要的是，通过使用Pandas这样的数据科学库，我们可以实现对大量数据的有效管理和分析，这是GPU无法比拟的优势。

因此，可以说，“加速计算的世界，正由英伟达构建”。这是因为GPU和CUDA的结合，不仅提高了计算效率，同时也让数据科学有了更多的可能性。在未来，我们期待看到更多像CUDA这样的技术，它们将帮助我们解决更多的计算问题，推动计算领域的进一步发展。

总的来说，虽然CPU和GPU都在当前的计算领域发挥了重要作用，但是GPU凭借其独特的并行计算能力，正在逐步替代CPU的地位。在未来，我们期待看到更多像CUDA这样的技术，它们将为我们的计算工作带来更大的便利和效率。
（这部分可以根据以上论述进行扩充，例如探讨CUDA如何提高数据科学的工作效率，或者讨论在某些特定场景下，GPU的优势可能超过CPU。）