NVIDIA достаточно давно рекламирует платформу для "тяжёлых" вичислений - Tesla. Позиционируется она как суперкомпьютер в небольшом корпусе с производительностью в несколько терафлоп. Конечно, крутая игрушка для учёных...
Тем временем, сотрудники всем известной Kasperky Lab оценили по достоинству возможности Tesla S1070, а именно такие машины внедрили в Лабораторию, и переписали с помощью CUDA SDK (напомним, что CUDA SDK - среда разбработки приложений на языке C, которая использует аппаратные возможности платформы) ихние алгоритмы, обеспечив таким образом одновременную обработку сотен тысяч инструкций.
Результат оказался впечатляющим - время, которое затрачивает система с Tesla S1070 на обработку определённых операций, оказалось в 360 раз меньшим, чем на эти операции затратила бы система с Core 2 Duo 2,6 ГГц CPU.
Конечно, это ещё не значит, что обычные пользователи от использования технологии каким-то образом выиграют, зато это наглядный пример того, что системы параллельных распределённых вычислений начинают показывать свои козыри. К тому же, у ATI также имеется подобная технология, а конкуренция, как мы знаем, ведёт к развитию. Кто знает, к чему хорошему приведёт использование таких технологий ради блага человечества?..