通用计算GPU
发展》（TheEvolutionofGPUsforGeneralPurposeComputing），2010年9月20日至23日，
家24岁芯片制造公司是科技行业热门之》（Whya24-Year-OldChipmakerIsOneofTech'sHotProspects），《纽约时报》，2017年9月1日。普拉迪普·古普塔（PradeepGupta），《CUDA回顾：GPU计算起源评论》（CUDARefresher:ReviewingtheOriginsofGPUComputing），英伟达，2020年4月23日，进化，苹果及通用GPU》（AppletoBuildOwnGPU，theEvolutionofGPUs，AppleandtheGeneral-PurposeGPU），StratecheryNewsletter，2017年4月12日。本·汤普森，《英伟达整合梦想》（Nvidia'sIntegrationDreams），StratecheryNewsletter，2020年9月15日。2006年，英伟达意识到高速并行计算可以用于计算机图形以外用途，发布
CUDA（统计算设备架构）软件，该软件允许GPU以标准编程语言进行编程，不需要任何图形参考。尽管英伟达正在大量出产流图形处理芯片，但根据该公司2017年项估计，为让程序员而不仅仅是图形专家都能使用英伟达芯片，黄仁勋在这项软件工程上花费至少100亿美元。黄仁勋赠送CUDA软件，但该软件只适用于英伟达芯片。通过使芯片在图形处理行业之外发挥作用，英伟达发现从计算化学到天气预报并
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