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NVIDIA显卡的四大内功：

　　为软件加速：CUDA并行计算的应用

　　随着显卡的发展，GPU越来越强大，第二代统一渲染架构的Geforce GTX 200系列拥有200多个单独的ALU，因此非常适合并行计算，而且浮点处理能力也远远优于目前的多核CPU，加上GPU为显示图像做了优化。在众多计算领域上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。CUDA(Compute Unified Device Architecture)工具包是一种针对支持CUDA功能的GPU（图形处理器）的C语言开发环境，未来还将发布Fortran语言版本。

　　CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。跟以往的GPGPU概念不同的是，CUDA是一个完整的解决方案，包含了API、C编译器等，能够利用显卡核心的片内L1 Cache共享数据，使数据不必经过内存-显存的反复传输，shader之间甚至可以互相通信。对数据的存储也不再约束于以往GPGPU的纹理方式，存取更加灵活，可以充分利用stream out特性。以上几点都将大大提高GPGPU应用的效率。例如，在游戏中我们可以使用CUDA来让GPU承担整个物理计算，而玩家将会获得另他们感到惊奇的性能和视觉效果。另外，用于产品开发和巨量数据分析的商业软件也可以通过它来使用一台工作站或者服务器完成以前需要大规模的计算系统才能完成的工作。这一技术突破使得客户可以任何地方进行实时分析与决策。同时，一些以前需要很先进的计算技术来达到的强大计算能力的科学应用程序，也不再受限在计算密度上；使用CUDA的计算可以在现有的空间里为平台提供更强大的计算性能。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力，使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。

并行处理器在各个方面都有优势

　　CUDA工具包推出已有1年，它的推出马上受到了众多软件/游戏开发商以及科研机构和程序爱好者的欢迎，NVIDIA方面也将发布最新的CUDA 2.0版本。相信在未来，CUDA将会受到越来越多的领域的支持。目前，支持CUDA环境的GPU主要有采用统一渲染架构的显示核心。

下面是CUDA实现的GPU并行计算应用：

BadaBoom视频压缩

　　一直以来，视频编码的转化都是令用户非常头疼的一件事，一款顶级的处理器在转换容量巨人的视频文件的时候，慢如蜗牛的速度令人难以忍受，这也主要受目前CPU性能的制约。目前，NVIDIA与许多软件开发商在推广支持GPU加速的视频压缩软件，Badaboom就是一款支持GPU加速的视频转换软件，可以把mpeg2的视频转换为ipod或者iphone这样的所使用的H.264视频格式，据称速度方面是目前CPU转化的10倍以上，为了验证其真实性，我们就做了一次相关的评测。

　　由于目前这个版本仅支持GPU加速，所以我们并不能拿来与CPU进行同平台对比，考虑到目前参差不齐的编码软件，测试结果仅做主观参考，从软件显示的编码速度来看，编码帧数达到了130帧每秒，一个160M的MPEG-2文件压缩至iphone标准视频仅1分钟内就可以编码完成。这个速度相信已经超过了目前所有的CPU版本编码软件。

连PDF都需要GPU加速
　　http://www.adobe.com/cn/

    早在2007年，Adobe就与NVIDIA展开合作，推出了支持GPU加速的PDF版本，Adobe Acrobat 8及Adobe Reader 8系列产品提供全新的页面显示着色技术，利用GPU来加速PDF格式下的绘图及显示功能，除了在效能上有所增进外，还可以利用GPU的可编程特性，进一步加强PDF文件中的2D内容展示效果。

　　据Adobe平台产品营销总Pam Deziel表示，NVIDIA GeForce与Quadro GPU使用者可利用PDF档案进行更多样的作业，同时也能更有效率。包括平移、卷动、缩放等，实际上Adobe Reader 8每一项运用到GPU的功能都有着显著的效能增进。使用者过去避免使用的一些应用，例如可进行极精细比例缩放的地图，现在都可以轻易地显示。

打开同样复杂的一幅图表，利用GPU加速你可能会获得更快的浏览速度

　　同样一个容量达到50MB的期刊读物电子版PDF文件，在使用传统方式打开时，读取时间为8秒。而使用GPU硬件加速功能时，打开时间不超过3秒，且在浏览时不会有拖沓感，PDF文件也变得流畅异常了。