09年01月22日

国立台湾大学成为亚太地区首个CUDA卓越中心
NVIDIA®（英伟达™）与世界领先的研究型高等学府国立台湾大学于今日宣布，国立台湾大学荣获亚洲第一家CUDA卓越中心称号。国立台湾大学在其各研究部门中正式采用了NVIDIA®（英伟达™）GeForce® (精视™) GPU技术，并将基于CUDA®架构的并行计算课程融入其教学之中，由此获得CUDA卓越中心的称号。

09年01月15日

WIPRO将向全球用户提供CUDA软件服务
NVIDIA®（英伟达™）今日宣布正在与Wipro展开密切合作，以便向双方共同的全球客户提供CUDA™专业服务支持。

08年12月17日

NVIDIA CUDA技术显著加快科学研究步伐
搭载CUDA™技术的NVIDIA® GeForce® 图形处理器（GPU）曾一度被认为只能适用于计算机游戏，而现在它们正在为科学计算这样的重要事业贡献力量

08年12月9日

NVIDIA®（英伟达™）为其业界领先的GPU计算工具包加入OPENCL
全球视觉计算技术的行业领袖NVIDIA®（英伟达™）公司于今日正式宣布完全支持Khronos Group新近发布的OpenCL 1.0技术规范。

08年12月8日

CUDA囊括超级计算行业多项大奖
在超级计算（SC）大会 (http://sc08.supercomputing.org) 上，大会组委会以及媒体合作伙伴每年都会为杰出的高性能计算（HPC）研究与成就进行颁奖。

08年11月19日

NVIDIA®（英伟达™）与CRAY共同推出基于Tesla的CRAY CX1桌边型超级计算机
全球视觉计算技术的行业领袖NVIDIA公司（纳斯达克代码：NVDA）以及Cray公司（纳斯达克GM：CRAY）于今日宣布，采用NVIDIA Tesla C1060 GPU计算处理器的全新Cray CX1系列超级计算机正式上市。

DICE借NVIDIA PhysX技术打造《Mirror's Edge》
在屡获殊荣的视频游戏《Mirror’s Edge™》中，美国艺电公司旗下工作室DICE为游戏玩家塑造了一位名叫Faith的全新巾帼英雄。

NVIDIA Tesla为Bull公司客户带来革命性性能提升
Bull是一家高性能计算（HPC）技术领域的领先供应商，该公司正在与NVIDIA展开合作，在其高性能计算解决方案中提供加速器新选择——Tesla™ S1070 GPU计算系统。

NVIDIA Tesla帮助惠普Proliant服务器提升高性能计算行业
全球视觉计算技术的行业领袖NVIDIA®（英伟达™）公司于今日正式宣布与NEC公司展开紧密合作，在NEC高性能计算行业专用系统中整合NVIDIA® Tesla™ GPU。

08年11月18日

NVIDIA Tesla令个人超级计算成为现实
当今，科学研究还一直在超级计算群集上进行，超级计算群集是一种功耗达数百千瓦、构建和维护成本高达数百万美元的多人共享资源。

Mathematica用户凭借NVIDIA CUDA实现100倍性能提升
SC08大会上，沃尔夫勒姆研究公司（Wolfram Research）将演示全球最强通用计算软件Mathematica的一款全新版本，这一版本整合了NVIDIA的并行GPU计算架构CUDA®。

NVIDIA®（英伟达™）在SC08大会上展示联想超强GPU计算解决方案
全球视觉计算技术的行业领袖NVIDIA®（英伟达™）公司于今日在SC08大会上展示了联想ThinkStation产品，该产品所采用的是Tesla™ C1060 GPU计算处理技术。

东京工大打造首款基于Tesla GPU的异构群集，跻身世界五百强
东京工业大学（Tokyo Tech）于今日正式宣布与NVIDIA®（英伟达™）展开合作，采用NVIDIA® Tesla™ GPU来提升其TSUBAME超级计算机的计算动力。

NVIDIA TESLA帮助OpenGeoSolutions彻底改变地震建模
石油天然气领域里的地球物理学家正在寻求良方来更精确地呈现地下的图像。 为了发现已埋藏数百万年的地下资源，总部设在加拿大卡尔加里的OpenGeoSolutions公司使用一种叫做“光谱分析”的技术来专门提供地质信息，这些信息超越了传统的地震资料分辨率以及检测方式。

08年10月24日

NVIDIA 50美元显卡毁灭ATI的500美元显卡 或 “为什么ATI在蛋白质折叠上表现糟糕？”
The Bright Side of IT
你可能已经了解到，当谈到分布式计算时，我确实有一点狂热。 我一直在通过SETI@home、后来是利用BOINC来寻找外星人……但是后来Folding@Home出现了，我就成为了这一来自斯坦福大学、极具价值的项目的发烧友。

08年9月25日

你的PC有CUDA加速么？
Electronic Design
多数情况下我了解到信息总是比别人晚一步。我不确定CUDA是否已经走俏，但是在过去的几个月里，我的耳边总是充盈着各种各样有关CUDA的消息。如果你的PC里还没有CUDA的身影，那你应该看看下面的介绍。

08年9月22日

GPU（图形处理器）在华尔街扮演新角色
Electronic Design
华尔街新兴应用之一就是GPU计算，这是一种几乎可应用于所有类型高性能计算应用程序的技术。GPU（图形处理器）的向量处理能力令其尤为适合金融分析。

GPU在华尔街大显身手
HPCWire
当前，CPU的核心频率一直呈现出疲软的态势，多核CPU及其强大的性能依然遥不可及。这时，GPU带来的数据并行计算能力成为了诸多越过性能障碍的铺路石。正如Hanweck提到的:“从技术角度来看，GPU将改变全世界工作的行为方式。”

NVIDIA芯片加速图像编辑，为各行各业带来福音
The New York Times
能源勘探企业、服装设计人员、制药企业和金融服务机构纷纷购置了搭载NVIDIA芯片的系统。在此之前，这些行业面临一个同样的问题：他们都需要一款硬件来分析海量数据并处理这些数据，而且处理的速度要比标准计算机快出许多。

08年9月19日

CUDA，平易近人的超级计算：第8章
Dr.Dobb’s Portal
经过优化的数据库提升应用性能可谓轻而易举。处理数据量庞大的任务时，数据库可能是优化获得新平台的唯一途径，因为编码的改换可能要求增强确认程序的编写。

08年9月16日

NVIDIA®（英伟达™）在新一代Cray台式机中搭载最新芯片
GigaOm
经过长达两年多在科学计算研究领域的推广，NVIDIA®（英伟达™）芯片将成为Cray 最新系列台式超级计算机的首选。据NVIDIA®（英伟达™）公司发言人Andrew Humber透露，公司计划将在下周宣布其Tesla芯片将正式搭载于Cray 最新系列台式超级计算机，该款计算机售价为25,000美元。Andrew还称， 自2007年NVIDIA®（英伟达™）发布Tesla图形处理器时起，NVIDIA®（英伟达™）就与Cray公司展开谈判，而这一次只是双方谈妥的第一笔交易。

08年9月8日

美国国家超级计算应用中心（NCSA）增添计算能力达到62 teraflop的全新异构计算系统
伊利诺伊大学国家超级计算应用中心
位于伊利诺伊大学厄本那-香槟分校的美国国家超级计算应用中心（NCSA）引进了全新的计算资源。这台名叫Lincoln的计算系统能够带来62.3 teraflop的计算峰值。有了它的加盟，异构处理器进行科学计算的能力定能大踏步向前发展。

08年9月2日

Agilent与NVIDIA在模拟计算领域展开合作
Desktop Engineering Online
美国Agilent Technologies公司日前宣布，公司将同NVIDIA公司进行合作，使用基于CUDA的NVIDIA GPU产品为信号完整性模拟进行加速。双方将合作开发一版GPU可支持的先进设计系统(ADS)商用软件：Transient Convolution Simulator，信号完整性设计人员可以使用该软件加快信号完整性仿真。

08年8月20日

CUDA，平易近人的超级计算：第7章
Dr.Dobb’s Portal
CUDA和支持CUDA的计算设备发展的脚步一直在向前迈进，每一代新产品拥有更强的性能和处理能力。NVIDIA®（英伟达™）最新推出的GeForce 200系列和Tesla 10系列产品最好地证明了CUDA快速的发展趋势：以同样的价格获得双倍于上一代产品的硬件性能。除此以外，GeForce 200系列还包含了更多新的（未来也会发展成为不可或缺的）功能。

08年8月12日

NVIDIA GeForce GPU在图形领域之外大显身手
HPCwire
新款客户应用工具包采用NVIDIA CUDA技术，能够提升NVIDIA GeForce GPU在图形领域以外的计算性能。用户追求迅捷卓越的性能­——不论是展现华丽的劲爆游戏，还是奉献爱心，让自己的PC成为攻破顽症的计算力量。

08年8月7日

Tesla在中国:让每个大学生都有GPUCard
ZOL
T10基于GT200最新GPU，以单GPU每秒万亿次浮点计算的能力，可以灵活组成单个或多路的GPU并行计算Tesla计算卡/服务器产品，成为科研、密集计算领域最新的选择。相同计算目标达到的前提下能够明显降低运营成本是Tesla+CUDA的一个重要优势，而在此基础上的高密度计算能力，则能够在之前占地规模上极大的提升运算能力，这是显而易见的。设想我们的大学里的研究团队里面每个人都可以有一台桌面的超级计算机，而不是整个大学共享一台大的超级计算机，这将是多么惬意的一件事。

Tesla服务器发展谈GPU构建服务器前景
PChome
在传统服务器上CPU是非常关键的一个硬件配置，如今Tesla在并行计算的优势，完全可以挑战CPU在专属并行计算内服务器领域。Tesla 10系列产品相对以往产品让性能翻倍，而且功耗更低。Tesla在并行计算优势CPU是无法比拟的，双方在应用领域上各有优势。如果是组建科学计算的服务器，对与Telsa来说这样的服务器前景非常看好，GPU在CUDA平台上展示出来的性能优势跟价格都是以CPU为主集群服务器所不能对比的。

08年8月6日

GPU的新时代!从Tesla的应用发展看未来
PConline
Tesla可应用于生命科学的模拟运算中，运行速度可提高12倍。在科学应用上，通过CUDA实现气象研究预报的工作，整体速度能大幅提升20%。CUDA在金融实时期权评估上的效率也是远超CPU的。用于服饰布料物理特性CAD设计，能实时考察设计效果。GPU负责的任务已经越来越多，如今随着CUDA及Tesla的发布，相信GPU在未来将会扮演更重要的角色。

08年8月

万亿次浮点计算前景一片光明
Scientific Computing
当今的通用图形处理器（GPGPU）配备了大量计算核心以及本地板载显存。根据当今标准，能够实现万亿次浮点计算性能的产品是非常了不起的！在不久的将来，我们将能够看到众多厂商所推出的新产品以及群核芯片。如果你的软件能够利用这些平台，那么前景将是一片光明。让我们为万亿次浮点计算而喝彩吧！

08年7月31日

NVIDIA®（英伟达™）在犹他大学成立CUDA卓越中心
NVIDIA®（英伟达™）公司
全球视觉计算技术的行业领袖NVIDIA®（英伟达™）公司今天与犹他大学共同宣布，犹他大学将成为CUDA卓越中心。中心的成立意味着NVIDIA®（英伟达™）和犹他大学之间展开的合作已经取得阶段性成果。

08年7月29日

由处理器产生的分歧
Linux Magazine
处理器市场已被分成两大块——通用处理器和传统处理器。高性能计算如何才能驾驭自己的前进方向？

显卡构建1U服务器 看TESLA近来的发展
PCPOP
TESLA的计算方式，相对于传统来说无疑是一个革命性的挑战。通过多路显卡的强大并行处理能力去使一些以往主要依靠CPU计算的领域大大提速，甚至使部分传统依靠CPU无法完成的计算成为可能。TESLA在计算方面和传统的服务器/工作站相比是很有优势的。

于颠峰再迈进 NVIDIA Tesla 10新品技术解析
Yesky
利用显示芯片所拥有的高度可编程能力，GPU已经有足够的能力来辅助进行更多的通过计算领域的工作。也许在短期内，Tesla更适用于一些专业开发应用，但我们有理由相信随着CUDA平台对于开发程序的不断开放，GPU在各个行业的都将有更多的潜力可以挖掘。

08年7月28日

GPU让桌面型超级计算机不再是梦想
IT168
相对于传统的服务器集群，GPU超级计算机在性价比、占地空间、功耗等方面的优势非常明显。在许多领域，GPU计算甚至超过了传统的计算机，让许多原来无法解决的问题现在可以通过GPU计算机来轻松实现。 很多原来需要用到集群超级计算机来完成的任务，现在用一台GPU电脑就可以实现了。

08年7月25日

CUDA，平易近人的超级计算：第6章
Dr.Dobb’s Portal
第4章和第5章里探讨了同一系列的读取系统随着时间的推移而产生的两个不同版本的相反例子，他们想知道共享内存版本如何才能快过通用的内存版本。

使用GPU进行并行计算
InfoWorld
编写高度并行的编码很不容易，但是在未来几年中，我们当中的不少人需要学习这样的编码，因为不同于以往越来越快的频率，现在的计算机核心数目越来越多，缓存也越来越大。为配备共享内存的对称多核计算机编写出色的并行计算编码是非常困难的，但如果遇到不对称的系统，编码更需要技术了。

08年7月24日

NVIDIA®（英伟达™）大幅提升医疗研究速度
HPCwire
斯坦福大学分布式计算项目Folding@home通过将数百万颗处理器的强大计算性能应用在其蛋白质折叠模拟工作中，成为从事研究癌症、囊肿性纤维化以及帕金森综合症等致命疾病治疗手段队伍中的一支重要力量。

NVIDIA®（英伟达™）让一切生机无限
HPCwire
NVIDIA®（英伟达™）一直在大力宣传和推广CUDA，它是一款针对GPU计算的C语言编程环境。就在几个月前，NVIDIA®（英伟达™）宣布在伊利诺伊大学厄本那——香槟分校成立CUDA卓越中心，并为学校提供50万美金的捐助。

2008年7月8日

深入油井
Advanced Imaging Pro
Mercury Computer Systems公司可视化事业部副总裁Jean Bernard Cazeaux表示：“ 3D可视化在获取地震数据方面掀起的革命要归功于GPU所带来的超高性能。GPU带来的还不只是可视化这么简单，GPU具备惊人的计算能力，可运行互动应用程序。Mercury公司利用NVIDIA的CUDA语言提高了Open Inventor的互操作性，从而为应用程序开发人员提供独一无二的整合解决方案。”

2008年7月1日

桌面超级计算
The Engineer
转换数字视频格式等具有顺序以及串行处理组件的应用程序可在CPU与GPU之间分配处理任务，性能可达单独使用CPU时的约20倍。

2008年6月30日

CUDA，平易近人的超级计算：第5章
Dr.Dobb’s Portal
本地和通用内存空间并非被缓存，即每项连接至通用内存（或本地内存）的存储类型会直接连接至其目的地。那么， 每项存储类型如果要建立连接（例如读取或编写）时必须以什么为前提？

2008年6月25日

通用图形处理器（GPGPU）在生物学领域大放异彩
HPCWire
我们还探索了生物信息学应用程序，但是当今在通用图形处理器以及CUDA方面真正值得一提的是博士后们以及众多大学正以惊人的速度移植代码并全力服务于公共领域。这就意味着无需巨大投资即可借助于团体的努力成果来利用标准代码。人人都可以拥有GPU，而CUDA只需点击下载按钮即可轻松获得。

2008年6月18日

你能感觉得到吗？
Linux Magazine
所有这些似乎与大规模群集故障非常相似。看一看上面列出的促成因素吧。正如集群一样，入门的成本极低。现有工作站配备的CUDA GPU数量已超过7000万。如果你没有也不要紧，基本配置的GeForce显卡只需不到100美元即可购得。而软件则是免费提供的。NVIDIA完全免费提供CUDA C语言编译器（并且免除了注册的繁琐操作）的举措非常明智。从本质上说，这与集群的优势相同。入门成本低（或无成本）、回报率高，而且还能够节省时间。

2008年6月8日

Larrabee，CUDA和对“免费午餐”的探索
TG daily
观点—— 本周早期，Intel向外界公布了其即将推出的Larrabee 加速器/独立显卡包含的一些关键功能，其种种描述不难让人联想起现今已推出的技术，亦让人对Larrabee甫一上市便遭质疑的

2008年5月31日

CUDA与加速
scalability.org
“加入CUDA的行列。我的笔记本电脑里已经装上CUDA了。当然，是CUDA 1.1 版。我的笔记本里面有一颗支持CUDA的GPU（当时在买笔记本式我就相中它了）。CUDA 2.0现在只有beta版，但我还是会用的。”

2008年4月30日

NVIDIA（英伟达）借助CUDA技术向并行计算攻坚难题发起进攻
EE Times
“应该让更多的大学开设有关大规模并行计算编程的课程，而且，应该让更多的图形处理器制造商将CUDA（Compute Unified Device Architecture：计算统一设备架构）编程语言应用到他们的设备中去。”

NVIDIA（英伟达）首席科学家David Kirk博士论CUDA，CPU和GPU
bit-tech.net
“NVIDIA（英伟达）首席科学家David Kirk博士的工作和行程都是出奇地忙碌和紧密。在过去的四周之内，他曾造访中国，日本和欧洲的各所知名大学，为莘莘学子和关注视觉计算的人们奉献精彩的演讲。他为人们描述了NVIDIA（英伟达）的先进技术将如何影响和改变计算世界的未来——不只是图形计算。”

2008年4月28日

CUDA让并行编程不断增长
《ACM Queue》杂志
“多核CPU与多核GPU的出现标志着主流处理芯片已演化成为并行计算系统。除此以外，根据摩尔定律所言，这种并行性一直会持续增长。”

2008年4月25日

台式机也可拥有超级计算能力
SKY NEWS
曾有一位世界顶尖的计算机科学家向我们（Sky News Online）透漏，当代的台式计算机距离超级计算仅几步之遥。

2008年4月15日

CUDA，大众级别的超级运算：第1章
Dobb博士的门户网站
“虽然在使用标准的多核处理器工作，同时使用类似C语言的高级编程语言，您却能获得大规模计算级别的性能，您对这个设想感兴趣吗？您愿意让其他更多计算设备获得这样强大的性能吗？”

2008年4月14日

NVIDIA物理引擎同CUDA架构的转换接近完成！
TG Daily
“NVIDIA（英伟达™）向外界透露，从Ageia PhysX物理引擎到NVIDIA CUDA计算架构的转换几乎全部完成。为了向外界展示该技术的卓越计算能力，NVIDIA按照英特尔如何展示Nehalem处理器的步骤，做了一次小型的示范，从该示范中不难看到NVIDIA GPU的物理运算速度有英特尔的Nehalem处理器速度的10倍之多。”

2008年4月1日

从游戏到先进的超级计算 现在一律采用了NVIDIA Tesla
Desktop Engineering
“人的身体由数十亿个细胞组成，而其中只要有那么一个细胞出现病变，并且经过不断的分裂和复制，这个小小的细胞就有可能引起致命的癌症。要想知道一个细胞是如何发生病变的，并且采取何种措施去阻止它继续，以免产生不良后果，科学工作者们正在运用全新的计算技术和成组的、具有超强性能的计算机来模拟正常细胞的代谢过程。”

2008年3月26日

NVIDIA处理器瞄准新市场
华尔街日报
专为石油天然气行业开发采集地震数据软件的美国休斯顿Headwave Inc.公司系统集成副总裁Steve Briggs表示：“CUDA是一项重大的突破。它使应用程序开发人员的工作越来越简单，因为你不需要成为一名图形方面的专家。”

2008年2月27日

NVIDIA®（英伟达™）提供了全新的Mac编程工具
Macworld
“NVIDIA®（英伟达™）已经发布了其CUDA编程工具的一个Mac OS X版本。NVIDIA的CUDA工具可以帮助开发人员在较新的NVIDIA图形硬件上将GPU（图形处理器）用作并行处理。” 图形处理器推动了可扩展计算的未来
Supercomputing Online
“伊利诺斯大学教授胡文美（Wen-mei Hwu）发表了超级计算产业即将面临机遇和挑战的演说：可广泛获取的图形处理器的迅速发展正在改变着超级计算的面貌，为研究人员带来了更多机遇和挑战。”

2008年2月22日

NVIDIA®（英伟达™）的首脑畅谈图形计算的未来
CRN
“NVIDIA®（英伟达™）（纳斯达克代码：NVDA）的首席科学家David Kirk预测：到2012年，世界上五种顶尖超级计算机中的三种将使用具有并行计算应用程序的图形处理器，从而完成标准的单一CPU配置无法完成的海量数据处理任务。”

2008年2月9日

CUDA – 让GPU（图形处理器）来缓解压力
IT PRO
“梭鱼（barracuda）就像大海里的狼一样，具有细长银色标枪般的身体，群体捕杀猎物。NVIDIA®（英伟达™）将梭鱼名字的一部分（CUDA）作为其基于GPU（图形处理器）超级计算工具的名称或许并不奇怪。”

2008年2月1日

研究人员与NVIDIA®（英伟达™）就GPU（图形处理器）千兆级（Petascale）计算展开合作
HPCwire
“CUDA并行编程工具与NVIDIA Tesla GPU（图形处理器）计算产品的结合推动了科学计算领域的根本性变化并为研究机构带来了前所未有的性价比。”

2008年1月31日

GPGPU（通用计算图形处理器）：是好主意，还是引起混乱的技术？
Scientific computing
“根据我最近的经验，统一计算设备架构（CUDA）软件开发环境是很简单的。通过观察，我们发现其他没有编写并行软件经验的计算科学家们在使用CUDA方面似乎也没有问题。有一个人表示他使用CUDA一天完成的工作量比他使用Cell宽带引擎（BE）处理器时一年完成的工作量还多。”

2008年1月28日

利用CUDA进行并行处理
Microprocessor Report
“多核处理器并行处理技术是业界最大的软件难题，但是真正的问题是存在着太多解决方案，并且所有解决方案都需要除设置编译器标志以外的更多工作。”

播客：CUDA技术与Tesla计算解决方案
Extreme Tech
“顶级技术（Extreme Tech）栏目在CUDA技术与Tesla解决方案展会的下半时采访了NVIDIA®（英伟达™）。”

08年1月4日

NVIDIA CUDA Zone提供相关的在线资源和社区
InsideHPC
“CUDA地带将成为专业人士、学术界人士以及所有希望对CUDA和Tesla有更进一步了解的人的全球汇集点。这个网站将会提供编程技巧方面的白皮书、客户亮点；可让用户提交工程、讨论方法的论坛；还允许用户下载CUDA工具、代码范例；了解新闻和事件，以及其他更多的东西。“

08年1月2日

第32届“年度最佳产品“奖：能够实现大规模并行计算的软件
Electronics Products
“复杂的、普通消费、工商业、技术领域的计算性问题在标准的个人计算机上可能需要运行非常长的时间，但一个名为CUDA的软件工具，通过大规模数据并行操作，使得计算性能有了极大的提升。该技术使用一个崭新的编程接口，并结合标准的C语言，让计算密集型的应用可以利用图形处理器强大的处理能力。