近年来，人工智能在图像处理、语音识别等领域得到了广泛应用。其中，AI绘图是一个新兴的领域，利用人工智能算法，机器可以生成高质量的图像，甚至可以创造出新的艺术风格。然而，AI绘图需要处理大量的数据和复杂的算法，这就需要强大的计算能力支持，而CUDA不足则成为影响AI绘图效率的重要因素之一。

首先，我们需要了解什么是CUDA。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司发布的一种通用并行计算架构，在NVIDIA GPU上执行计算任务，通过高度优化的算法和数据结构，提高了GPU计算效率。CUDA有助于大规模并行计算，使GPU成为一种高性能计算加速器，可以在各种领域得到广泛的应用，如科学计算、金融建模、图像处理等。

然而，在AI绘图中，由于需要处理的数据量非常大，而且计算算法也比较复杂，如果只依靠CPU进行计算，则会极大地降低计算速度和效率。因此，很多AI绘图软件都采用了CUDA加速技术，充分利用GPU的计算能力，提高计算速度和效率。但是，当CUDA资源不足时，计算速度会受到限制，影响AI绘图的效率和精度。

下面以一个简单的代码示例来说明CUDA不足的影响。假设我们需要对一张5000*5000的图片进行风格化处理，利用AI绘图技术生成一张新的艺术风格图片。我们可以使用Python中的TensorFlow和Keras库来实现。代码如下：

import tensorflow as tf
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg19 import VGG19
from keras.applications.vgg19 import preprocess_input
from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
import numpy as np

# Load the model
model = VGG19(weights='imagenet', include_top=False)

# Load the content and style images
content_image = load