Il GPU Computing sembra si stia sempre di più diffondendo nei vari campi applicativi in cui viene utilizzato. nVidia e Microsoft hanno quindi stretto una collaborazione per la realizzazione di soluzioni di GPU Computing ad elevate prestazioni. Il vantaggio principale è che adesso gli utenti potranno usare al meglio le risorse messe a disposizione dalla tecnologia nVidia Tesla per operazioni di Enterprise Computing su Windows HPC Server 2008.

“L'unione sinergica di GPU e CPU illustra le enormi potenzialità e opportunità offerte dal co-processing multi-core”, ha dichiarato Dan Reed (Corporate Vice-President della divisione Extreme Computing di Microsoft) “La collaborazione tra NVIDIA e Microsoft finalizzata al perfezionamento della piattaforma Windows HPC Server, permetterà a scienziati e ricercatori che operano in moltissimi campi diversi di disporre di performance un tempo appannaggio esclusivo dei supercomputer.”

Gli sviluppatori di nVidia hanno scritto diverse applicazioni compatibili con il GPU Computing per la piattaforma Windows HPC Server 2008 come per esempio un'applicazione di ray-tracing (per eseguire modellazioni di automobili di tipo avanzato e foto-realistico). Anche una vasta gamma di applicazioni aziendali e scientifiche sono già state sviluppate e sfruttano con successo l'architettura di calcolo parallelo CUDA come quelle di data mining, apprendimento automatizzato e business intelligence, quelle di dinamica molecolare, elaborazione finanziaria e tomografia sismica.

L'architettura CUDA permette agli sviluppatori di demandare i calcoli più gravosi di un'applicazione alle capacità di elaborazione in parallelo della GPU, mentre la parte sequenziale del codice degli applicativi viene eseguita sulla CPU.

“La combinazione di GPU e della piattaforma Windows si è dimostrata un enorme vantaggio per la nostra comunità di utenti di VMD (Visual Molecular Dynamics – dinamica molecolare visiva). Questa soluzione consente di offrire capacità di visualizzazione e analisi molecolare avanzate a migliaia di utenti”, ha dichiarato John Stone (Senior Research Programmer alla University of Illinois Urbana-Champaign). “Con la progressiva evoluzione verso strutture biomolecolari sempre più vaste, le GPU stanno diventando sempre più importanti dato che offrono una potenza di calcolo nettamente superiore a problemi che sono decisamente adatti all'elaborazione in parallelo.”

“La comunità scientifica è stata la prima a capire e iniziare a concretizzare il potenziale rivoluzionario delle GPU, raccogliendo accelerazioni variabili da 20 a 200 volte per le applicazioni più impegnative dal punto di vista dei calcoli”, ha dichiarato Andy Keane (General Manager della divisione Tesla di NVIDIA) “I ricercatori fanno sempre più spesso ricorso a Windows sulle workstation e nei data center grazie all'attento e costante sviluppo di strumenti quali Microsoft Visual Studio, alla facilità di gestione del sistema e al costo di proprietà molto contenuto.”