T10：NVIDIA第二代CUDA处理器
CUDA虽然发布只有一年半的时间，但现在已经有很多领域在使用。Nvidia所要做的是要让人们可以在网上找到免费的软件，而且让自身的GPU产品支持CUDA。据Sumit Gupta介绍，NVIDIA T8系列以上Telsa产品都将支持CUDA。截止到目前，CUDA GPU的市场保有量已经达到了8000万颗。
而在今年的8月份，NVIDIA还将向市场提供其第二代CUDA处理器——T10系列。T10 GPU可谓是当前世界上最大的芯片，拥有14亿个晶体管，共有240个核心，一块这样的GPU卡的浮点运算性能可达到1万亿次每秒（Tflops），而现在一颗四核CPU只有每秒700亿次浮点计算。
跟T8系列相比，T10在性能和显存容量上都增加了一倍，还增加了双精度的支持，从而能更好地加速汽车飞机设计、CFD计算流体动力学以及金融分析等需要高准确度的应用。由于高性能计算应用的数据量往往很大，需要用到大容量内存，所以T10的板载显存容量也从原来的1.5GB提升到了4GB。NVIDIA工程师在逆时偏移测试时发现，在同样配置1.5GB内存时，T10仅比G80提升了1.9倍，而如果把内存加大到4GB，性能会提高到3.5倍。
Nvidia还推出了两款基于T10的GPU新产品：一款是Telsa S1070 1U机架服务器，共有4个GPU卡，共960个内核，性能达到4万亿次每秒，功耗只有700瓦，而如果要达到相同计算性能，需要一个小服务器集群才能实现，而功耗可能达到几万瓦；另一款产品是Telsa C1060，可以用到普通的PC和工作站中，性能是957Gflops，功耗只有160瓦。
假设要构建一个具有100万亿次规模的数据中心，如果完全采用基于CPU 的1U服务器，需要用到1429台四核服务器，成本高达310万美元，功耗571KW；而如果采用CPU+GPU的异构模式，则仅需要25台CPU服务器和25台Telsa系统，仅需31万美元，功耗只有27KW。
据了解，在GPGPU集群中，CPU服务器负责执行顺序型任务，如操作系统和数据库，CPU服务器与CPU服务器之间通过Infiband进行连接通信，GPU服务器则作为“一种协处理器的拓展”，通过PCI-E2.0连到CPU服务器上，承担并行计算任务。由于GPU服务器上没有CPU，所以操作系统的启用需要用到CPU服务器。用户可以根据顺序任务和并行任务的比率，来配备CPU核与GPU核的不同数量。
