所有的这些例子仅仅在一年之内，陆陆续续会有很多的公司、很多的高性能计算中心能够把Tesla接到他的计算中心。在之前，如果有人做GP GPU高性能计算的话，花很多时间写自己的程序。英伟达（NVIDIA）帮助大家尽快从CPU的架构转到CPU+GPU一流计算的架构，我们在4年前就发布了英伟达（NVIDIA）CUDA。在发布了英伟达（NVIDIA）CUDA之后，我们把所有英伟达（NVIDIA）CUDA的编程工具延伸到C语言、C++、Fortran，有很多各种各样的语言，现在看到的OpenGL、OpenCL、DirectX、DirectInput，所有的语言都能够去操纵英伟达（NVIDIA）CUDA架构的计算机。就变成我们在程序当中，在软件应用当中，更加容易方便的去使用超级计算机。

    　整个开发系统的建立，加上我们在英伟达（NVIDIA）CUDA编程工具的普及，使得所有的运用能够可以很快的实现到实际当中去。今天会看到我们在全球已经出版了十几本基于英伟达（NVIDIA）CUDA计算的书刊，有各种各样的语言，有英文、日文、中文、德文，各种语言都可以买得到。这些语言的编程工具我们也把它在全球大概有1000个以上的大学课堂里面去普及教育，今天在中国，几乎所有的大学，他们都在开设CUDA的课程。除了这些大学以外，中科院在自己的研究院里面，开设了很多课程。还有课外的课程，在外面培训的班也开出了很多课程。同时在中国为了让大家自学，英伟达（NVIDIA）CUDA在中国设立了一个英伟达（NVIDIA）CUDA专区，叫CUDA-ZONE，很多的软件工程师可以透过远程网络自学所有英伟达（NVIDIA）CUDA的课程。无论在中国还是在国外，CUDA的应用程序是非常广泛的。

    　在中国，我们每年都在全国的高校举办英伟达（NVIDIA）CUDA的编程大赛，今年刚刚举办完中国的CUDA编程大赛，在下个月应该会颁布比赛的结果。你会看到他们的水平越来越多的提高，编程的技巧跟他的知识都是越来越好。我想这些知识的普及，也帮助我们中国在其他的应用软件当中，能够很快的从X86的架构转向X86+GPU计算的步伐。

    　全球性的应用，以前很多都是在科研领域采用GPU，但今天，商业领域的应用软件在CUDA上的应用已经非常普及了。给大家看几个应用的例子，这是PNG，用GPU做分子多边形研究，去研发和开发新的洗发液。可以看到很多的领域里面，以前没有想象得到，他们可以用高性能计算帮他们提高他们的工作效率。

    　他们用高性能计算做财务数据的分析，帮他们去分析基于股票产品的收益。像所有的航天航空领域的应用，还有电子信息系统的应用，甚至于海洋生物的应用，还有在疫苗各方面的应用，都已经使用得很普及了。
   
　　如果我们再把它分分类，具体的应用软件，这些绿色的是表示已经可以在市场当中买到，他们已经开始销售，有自己的用户的产品的地方，各行各业都有。这些蓝色的是正在计划当中的，马上要开始，正在编程当中，移植的过程当中。还有些其他行业，可以财务的行业、EA的行业，等等等等，成千上万种软件都会在很短的时间之内尽快的移植到新的平台上面。所以今后会看到所有的软件都会有一个异构计算的架构，为了加快这个应用，英伟达（NVIDIA）还特别把CUDA开放到CPU。

    　在今天的应用当中，已经看到实际的成功拟用的软件或者实际应用的软件,在中国的吉星捷达，他们在做石油勘探，在大连油田都已经安装试用成功，今年已经是实现了商业运作。这些产品性能的提升，从几十倍到300倍的效果都有。

    　已经有十多个银行开始把这个应用在他的实际应用当中使用在国航，政府领域，可以看到各个GPS应用、处理的应用等等，这些基本上已经在实际运用当中。