Nvidia首席科學家David Kirk表示，到2012年，全球5種頂尖的超級計算機將使用具有并行計算應用軟件的圖形處理器，從而完成目前標準的單一CPU配置無法完成的海量數據處理功能。 
   在上周于舊金山舉行的“三維圖形的未來”的演講中，Kirk暢談了基于GPU的并行計算可以為諸如石油和天然氣開采、計算金融以及其它計算建模項目等應用提供運算能力，此外，在圖形學科本身也將提供更快、更為強大的混合表現。因為GPU計算已經是一個“數據并行處理”，Kirk認為，把各種計算問題分解為可以在GPU上并行完成的較小的指令集，要比在多核CPU上完成更為方便。 
   在類固醇上描繪有幾分類似于摩爾定律的規律時，他表示，只要人們發揮Nvidia的基于GPU的通用目的計算(GPGPU)的優勢，在真實世界應用中性能將提高100倍，正因為如此， Nvidia GPU已經付運了大約五千萬片，這 些GPU均能運行用于并行計算的CUDA編程語言。 
   Kirk表示，“這是對超級計算的真正證明，我們每周付運一百萬片并行計算芯片。” 
   CUDA是計算統一設備架構的縮寫，是一種由位于加州Santa Clara的Nvidia公司開發的C編程語言，它容許GPGPU程序員編寫在圖形處理器上執行的算法。目前，有可能在Nvidia的GeForce桌面芯片組、Quadro工作站以及Tesla高性能計算產品上運行CUDA，據Kirk透露，這家圖形芯片制造商最近為Macintosh操作系統發布了一款SDK。 
   除了關于GPU驅動的超級計算機的預測之外，Kirk還談到了像Evolved Machines這樣的公司正在完成的有巨大潛力的研究工作，他們利用經加速的GPU創建了用于有機神經電路生長的仿真模型。 
   “那意味著我們正在學會如何創建具有嗅覺或視覺認知能力的計算模型，”他說道。當被問及技術上是否實現自我配線合成神經電路陣列時，Kirk拒絕做出回答，因為那預示著“A.I. 霸王”的攻擊。 
   在演講之后的問答期間，Kirk被問到Nvidia公司的競爭對手AMD下屬ATI分部提供的GPGPU產品—如Close To Metal開放式薄硬件接口以及FireStream流計算處理器—時，他說：“ATI的產品有幾分并行計算的成分，但是，我們實際上已經不采用他們那種方法，而是構建了實現并行計算的機器。”暗示Nvidia在GPU計算上是主要的原動力。