CUDA的作用
HPC的变革起源于一年前NVIDIA发布CUDA，这是一种专门针对GPU的C语言开发工具。与以往采用图形API接口指挥GPU完成各种运算处理功能不同，CUDA的出现使研究人员和工程师可以在熟悉的C语言环境下，自由地输入代码调用GPU的并行处理架构。这使得原先需要花费数天数周才能出结果的运算大大缩短到数几小时，甚至几分钟之内。
变革的步伐随着半年前Tesla GPU的出现而加快，Tesla是NVIDIA专为HPC和超级运算设备市场而设计的系列GPU，它能大幅提升当前运算方案所需的千兆浮点处理能力。这种用于运算处理的GPU现已上市，除了传统GPU的配置，多核的GPU也已运用到桌面PC，带来了性能的提升。服务器领域，4 GPU的1U服务器已面市，表明这项技术扩展到了服务器集群。
CUDA的C语言编译器和开发环境是决定能否发挥GPU潜藏强大运算能力的关键。现今市场上已有超过4500万颗支持CUDA的GPU出现，大量SDK服务包的下载用以客户自身开发的需求。这些都表明了GPU强大的运算能力满足了HPC发展的需求，同时CUDA编译环境的开发更为GPU的发展注入了新的活力。许多计算应用工具，如光谱分析等，为GPU重新编写之后，得到计算结果的时间大大缩短。
这是一张蛋白质外壳剖开图，内部是烟草花叶病毒的RNA结构，这是迄今为止计算机模拟的最大生物分子结构。通过仔细察看病毒结构，研究人员能研究病毒衣壳的构造，从而对病毒的传染有更深的理解。
