刚才看到的像UMB Video的案例当中，这是用来做监控摄像的分析，对于社会的安全、保安的管理上都有很大的帮助。在商用领域里面，这些应用已经全部在CUDA上面移植成功。我们提供给他们的不只是应用，我们给他提供很多的平台，提供所有的升级的服务，帮助他们去杀毒的应用软件，去看各种各样的文档，让他们去讨论，设立论坛，大家一起把这些应用软件逐步逐步提高，逐步逐步地改善，让他们的效率从几十倍到成百倍的提高。

    　同样可以看到这些性能，比如分子动力学，8颗Tesla的效果就已经取得192个CPU核的效果。其他的像常用的工程应用软件Ansys，这是非常普及的应用软件，基本上已经全部能够用GPU处理以后，不光速度很快，能够让他们分析得更好，可以把产品提升，对质量有一个极大的提高。

    　在MagNet应用当中，我相信这些用户是非常广泛，要看全球的话，大概是175个国家有100万个用户在使用MagNet。而这些里面，MagNet是用GPU架构效率提高最快的应用软件，它非常适合用并行处理的算法去提高它的效率。今天可以看到，全球大概有几千个大学都在使用MagNet免费应用软件，中国也是有很多。

    　这就是在各个不同的应用领域当中，GPU给他们带来的好处。所有的超级计算机GPU是它的核心，但GPU是它的核心，如果说我们去研究为什么GPU可以怎么帮到CPU提高这么快？我相信跟它的并行架构是有很大的关系。如果我们去分析今天的HPCC，以前大部分是看它的性能到底提高的多快。比如说1颗CPU加1颗GPU跟一个普通的CPU，它的性能大概提升8倍。但是如果说我们看，花同样的价钱与性能提升的话，大概就会有6倍的提升，有6倍性能的提升，性价比也有6倍的性价比。但如果我们看今天的社会能源的部分，大家更加关注你的能源功耗，性能、功耗大概也有5倍的提升。无论是从性能、从价钱还是从功耗，能源的节省，CPU+GPU都是一个非常好的手段，让我们今天的高性能从一个以CPU为核心的计算转向一个以GPU为核心加CPU的电脑。

    　我想举一些具体的数据去考核我们实际达到的效果，比如说这个是曙光的数据系统，这个是我们在中科院做了一个IP的系统，这是世界上第一块的JAVA系统。你会看到曙光的基本上是它的2倍之多，至少省掉一半的电耗，电耗最大的计算机一年的电耗是以多少兆瓦计算，这个消耗的电量，像常州市可能用一年整年的电。我想这些能源的节省，尤其对发展中国家，在中国是非常有帮助的。

    　当然这些里面，我想其他的很多就不想花太多的时间去研究具体的细节，但是我想给大家一个概念，如果我们看全球排名500个超级计算器的话，这个蓝色的线是排名从第一一直500，会看到前几十名当中的差距是很大，这些排到前500，已经是非常非常小的速率。但是不要小看他们，他们都是有成千上万个CPU在里面。但如果说今天只要用同样价值，加上GPU之后，这500个里面，立刻有人排到前大概200名，会看到很快。整体的性能计算，就可以把这一批计算机很快的升级到全球的排名前几十名的超级计算中。而这些性能的提升，是对于投入跟功耗都有很大的节省。

    　也可以看到像这些，比如说分析的时候，48颗GPU跟2000个CPU的集群去比较，会发现它占用的空间少了1/42，它的成本节约了28倍，它的功耗节约了38倍。所以对它来讲，是一个非常大的节省。

    　其他的行业也是一样，比如说我们可以看到从空间上节省的31，功耗节省了二十几，都是几十倍、好几十倍的提升。

    　比如说做这个超级计算机，以前大概是用21千瓦，现在可能只要用1千瓦，节约是20倍。可以看到很多的应用都会很快。刚才我讲到，为了让普及，不光在GPU上面，为了让所有的应用软件和今后在CUDA上面开发的应用软件，如果你的电脑里面没有CUDA的系统，没有GeForce，怎么办呢？这些系统就运行不了。为了保证这个系统的兼容性，我们给他开放了CUDA的X86。所以说今天如果你的电脑里面没有英伟达精视 (NVIDIA GeForce) 图形处理器(GPU)，没有英伟达（NVIDIA )Tesla GPU，没有英伟达( NVIDIA ) Quadro图形处理器(GPU)，没关系，这些软件可以用，但速度可能慢一点。但是如果一旦插上Quadro、Tesla或者是GeForce，你的整个系统可能提高30倍。这个开放，让我们所有软件的应用，以后的软件开发商不需要开发多次了，只需要开发一次，他的软件就能兼容所有的电脑，兼容所有的服务器。这个技术是非常重要的，可以让CUDA普及到每一台PC，每一台工作站，每一台笔记本，每一台手机，每一个服务器。

    　世界上最快的计算机基本上都已经在CUDA上面移植成功。我想讲几个，可能也是大家比较关心的几个软件。一个是3DS MAX，3DS MAX新的版本都已经全部在GPU上面全线加速，在今后用3D SMAX的话，你的上网本发挥的作用就不仅仅是以前的Quadro OpenGL的作用，CUDA在里面就会发挥出巨大的威力，帮助你的创意设计做得更好。新一代的Fermi Quadro产品已经在柜台有销售了，所以说这一群用户应该尽快的转向基于我们Fermi架构的Quadro产品上。

    　另外一个应用就是Adobe这个新的科技，这个新的科技对我们普通的消费者是非常有帮助的。以前大家都有照相机，现在每个人都用数码相机，而数码相机虽然说可以随意去拍照片，但是有时候在很多很重要的场合，你拍照片的时候，聚焦的点没有聚焦好，所以把你的照片就会拍错。比如我想聚焦梅总，可能聚焦点拍到中间去，那怎么办呢？是没有办法修复的。今天发明的这个科技叫多点聚焦，比如说我们整个会场拍完一张照片以后，它每个点都有聚焦，但是你只要用你的软件去选择你的聚焦点放在哪里，你就可以把哪里聚焦的图像取过来。对于新闻记者，你们不需要去聚焦，你想要干什么都可以，因为你的焦点是随着技术去任意截取的。

    　那样的话，带给大家很多好处，可是计算机就要有很强的计算能力才够，这个就GPU帮你了。假设只有64个镜头，64个镜头任何一个点要聚焦的时候，GPU的计算会可以把图像重新算在里面，所以整个图片就会有一个新的焦点。如果再换一个焦点的时候，就会非常容易。任何一个数码相机都需要一台比较好的GPU帮助你去加速你的图形处理的能力，那我想我们每一个笔记本、每台台式机里面都会有一个GPU帮助我们去运用。

    　这个是Adobe的科技，我相信这个科技的发展很快就会普及到每一个人的数码相机当中，可能下一次你们再带数码相机的时候，更新换代你现在手上数码相机的时候，下一代要不要多点聚焦的拍摄的数码相机。这一部分对我们普通消费者有很大的帮助，同时对于日常的用户，对根本不懂电脑的用户也没有帮助呢？也有很多帮助。比如说今天他们去医院看病的时候，现在大家知道有彩色B超，有各种各样实际的效果。现在不光是彩色B超，还可以把你的内部器官渲染成真正的图像。所以你们去看B超的时候，看到有一个心脏在那边跳，里面的心脏是你真正的心脏？不是，它是渲染出来的，但是跟真的不会有差别。这一切已经开始在实际应用。

    　像这个医生用来干什么呢？做内部的手术，这个手术精确度要很高，它能够渲染到实际内部的情况，然后做手术。你知道手术刀一定要很准确，这样的计算一定要实时，因为心脏在跳，在心脏做手术要跟着它去跳，要跟着它去渲染，而这一切只有很强的计算能力，这个系统才可以帮助得到，以前传统的CPU是做不到的。而这一切都已经变成现实，会发现GPU的运用已经普及到身边的每一个细节。