随着GPU和显卡技术的不断深入发展，AMD(ATI)和NVIDIA的眼光都已经不在局限于图形领域，而是投向了更广大的通用计算应用。
AMD先是发布了基于常规显卡的流处理加速卡，还与斯坦福大学合作，推出了基于GPU的Folding@Home分布式运算项目，随后在R600的发布过程中又不断宣传其通用计算性能；NVIDIA则在不久前宣布了GPGPU项目CUDA，拿出了相应的软硬件，昨天又宣布新的“Tesla”平台，一套基于GPU的高性能计算(HPC)系统。
Tesla所用的GPU与GeForce 8800在本质上并无区别，规格上也非常接近。Tesla GPU也有128个统一处理单元，运行频率1.35GHz；搭配显存容量高达1.5GB，不过频率只有800MHz，因为NVIDIA声称HPC计算数据对显存速度并不像图形处理那样敏感。
目前基于G80的Tesla只支持32-bit单精度浮点，双精度升级版将在今年年底前拿出。
下边我们就结合NVIDIA提供的图片，走近神秘的Tesla平台。
GPU HPC大势所趋：
HPC发展史：SIMD、单处理器、对称多处理器、大规模并行处理器、星群系统、集群系统。
没有GPU，CPU将很快无法坚持摩尔定律，而GPU+CPU合力可以继续迅速提高相对浮点运算性能，二者密不可分。
HPC应用示例：
神经网络模拟
计算显微镜
地震与水库模拟
手机设计
