在NVIDIA内部地位仅次于执行长黄仁勋的首席科学家David Kirk，于Nvision 08大会上协同多位技术研发高层，倾尽全力说明NVIDIA未来决胜关键计算统一设备架构(Compute Unified Device Architecture；CUDA)普及应用。David Kirk指出，在可预见的未来，GPU不再局限于游戏等一般视觉运算应用，而将是跨入科学、财经等更多元模拟运算领域，GPU将可助CPU运算加速，未来CPU与GPU的大趋势将是并存共生。
肩负NVIDIA未来成长关键及站稳PC产业地位的CUDA，成为Nvision 08大会的最重要议题，NVIDIA由David Kirk亲上火线率领多位研发营销高层，向合作伙伴及媒体一一说明CUDA应用；NVIDIA CUDA技术系为C语言编程环境中可发挥GPU处理能力的技术，可让开发人员能使用NVIDIA GPU解决复杂密集型运算挑战，例如石油与天然气开采、财务风险管理、产品设计、医疗成像、科学研究等，目标更进一步普及至一般软件应用。
据NVIDIA的多位高层指出，CUDA可令GPU在同一时间内处理超过1,000个以上的线程，运算速度较一般四核心处理器，最高可达100倍以上，另外，CUDA与CPU都采用业界普及的C语言，因此欲为CUDA编写程序并不困难，CUDA技术正在迅速普及，现在已有诸多相关业者考虑采用CUDA技术。
其中，NVIDIA以超级计算机服务器为例，其将由以往单纯CPU架构，演变成CPU+GPU架构，目前CUDA软件开发环境已有20多所大学采用为教授平行运算程序课程的教材，而加州大学柏克莱分校等多所顶尖学府亦正积极运用CUDA技术教授相关课程，经由NVIDIA剖析并展示未来应用情境后，外界对于CUDA前景相当看好。
自CUDA发布以来，外界皆拿来与AMD的GPGPU作对比，对此，David Kirk则指出，CUDA与GPGPU架构及运算技术大不相同，CUDA效率评比远胜GPGPU，藉由CUDA技术，NVIDIA GPU由一般视觉运算应用，大幅跨入科学及设计模拟运算领域，更能针对一般主流应用软件进行加速，GPU将可协助CPU运算加速，成为未来PC关键零组件。
值得注意的是，在面对英特尔、AMD平台化优势的挤压下，仅拥有GPU产品线的NVIDIA如何突破重围，成为Nvision 08的焦点问题，NVIDIA也深知此劣势，在各式大小技术发表会中，积极宣扬未来救命仙丹CUDA应用。据参与Nvision 08的业者表示，CUDA成功关键在于普及时程，NVIDIA必须加快业界采用速度，方能摆脱GPU饱受英特尔、AMD牵制影响，更有机会一举取得主导地位，反之，CUDA一旦失败，NVIDIA前景恐将蒙上浓重阴影。
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