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Nos últimos anos a Nvidia tem apostado muito em GPGPU (General Porpuse GPU), que nada mais é do que processar dados na placa de vídeo. Dados estes que vão além de criar uma fumaça realista no COD5 ou renderizar personagens detalhados no Crysys.

O GPGPU existe a algum tempo, e  diversos grupos de pesquisa tem criado shaders para utilizar o poder do processamento em paralelo da placa de vídeo e obter resultados na área da física, química, biologia, mercado financeiro, e outros. Mais sobre no site GPGPU.org. Porém escrever shaders não é uma tarefa tão simples, mesmo com as linguagens de alto nível como HLSL, até porque, inicialmente, as placas de vídeo não foram feitas para  isso.

Ai que entra a iniciativa da Nvidia de mudar a arquitetura da placa de vídeo e criar a linguagem CUDA, que é baseada em C e quando compilada é enviada para um kernel próprio da placa de vídeo. Na sua série TESLA a Nvidia tem até 960 núcleos em paralelo para processamento de dados chegando a 4 teraflops, mas se você tem uma Nvídia da série 8 para cima ela terá suporte ao CUDA (Placas que suportam CUDA).

O processamento de dados na placa de vídeo é muito chamativo por ser muito mais barato que clusters milionários e gigantescos, e muito menos doloroso do que clusters de XBOX ou PS3, porque afinal você ainda pode usar a sua placa de vídeo para o seu propósito inicial - jogos com o gráfico “bonbagarai”(Copywrite Maxwell ).