Le schede video sono sempre più potenti e ad ogni generazione, con un livello di miniaturizzazione sempre maggiore, le prestazioni salgono esponenzialmente. Le CPU non riescono a tenere il passo, tant'è vero che si parla di CPU limited, una brutta situazione in cui il processore centrale frena la potenza della GPU. Per aggirarlo ci sono solamente due modi: overcloccare il processore (spesso in maniera rilevante) oppure acquistare una CPU in grado di dar manforte alla scheda video (ma spesso non c'è).
Questo stato di cose ha fatto capire ai tecnici che le GPU sono una risorsa fondamentale anche per altri settori, quali il calcolo di moltissime informazioni cruciali nell'ambito scientifico. Oggi il concetto di GPU è obsoleto, bisognerebbe definirle GPGPU (General Purpose GPU). A tal proposito ha voluto dire la sua David Kirk, Chief Scientist di nVidia, durante la Games Developer Conference.
Secondo Kirk, uno degli uomini di punta dell'azienda, "entro il 2012, tre dei cinque supercomputer più potenti al mondo integreranno processori grafici in parallelo per il calcolo di dati".
All'apparenza può sembrare un settore di poco contro rispetto al più vistoso mercato consumer, ma non è così: il mercato dei supercomputer è un settore in cui il guadagno può essere molto elevato e nVidia ha intenzione di ritagliarsi un ruolo di primo piano.
Il primo passo che nVidia ha compiuto verso questo campo è stato con le schede video della serie 8 e in particolare con il linguaggio di programmazione CUDA (senza dimenticare Tesla), in grado di aprire la GPU a calcoli non prettamente grafici. La dimostrazione della flessibilità del linguaggio è stato resto lampante grazie al recente annuncio: grazie a CUDA, le schede GeForce 8 potranno eseguire i calcoli fisici una volta confinati alle schede di AGEIA, azienda recentemente acquisita da nVidia.
Questo lavoro sul calcolo parallelo che nVidia sta portando avanti (ma non dimentichiamoci che anche AMD è della partita) si estenderà in futuro anche all'ambito desktop, in cui l'esecuzione di alcuni calcoli - come la scansione antivirus - potrà essere effettuata dalla GPU in piena autonomia rispetto al processore, risparmiando tempo e risorse di calcolo. Per far sì che ciò avvenga al meglio, non solo le GPU dovranno essere sempre più potenti e progettate come vere e proprie unità macina dati, ma anche la parte software deve essere all'altezza. E questo è forse il punto più importante di tutta la filiera.
Nei prossimi anni lo scenario e il modo in cui utilizziamo i PC potrebbe cambiare profondamente, grazie a un uso sapiente delle risorse della GPU. Progetti come il Fusion di AMD vanno in questa direzione, per esportare il concetto che nVidia applica ai supercomputer, in misura minore, anche ai PC desktop