David谈到想其他硬件厂商推广CUDA的事情，并要求他们实现对C的支持。
那么是否会让CUDA成为业界标准，或者至少是让GPU运行C代码的通用计算任务？
采用CUDA的C和布鲁克+将可能有更多的地方只是尝试的想法解决之前，就最后的方向发展。
本实例展示了并行前缀求和（也称作“scan”）的一种高效的CUDA实施途径。
多个NPN240处理器可以链接到一个或多个主机，建立多节点CUDAGPU集群，峰值可达数千GFLOPS。
接着，我们很自然地把话题转向了CUDA。
事实上，基于CUDA的并行计算已经广泛地被科研界和产业界认可，正在迅速发展。
当使用CUDA时，我们建议您总是使用从NVIDIA官方网站上下载的最新显卡驱动。
这布鲁克+和采用CUDA的C隐藏的复杂性，建立了硬件，让司机来处理的细节。
在经过实验之后，对比CPU的计算能力可以发现，CUDA在并行处理数据的能力非常强大。
但我们的确在抓紧每个机会与那些对CUDA感兴趣的人讨论运行CUDA的能力问题。
利用CUDA实现了高度并行化的网格模型简化误差计算算法。
必需安装CUDA驱动和CUDA工具包，此后才可运行预编译的例程或编译样例源代码。
除此之外，采用CUDA的C做了很好的高性能混凝土（高性能计算）的空间，但还没有陷入对消费空间。
本文使用NVIDIA的CUDA在GPU上实现了一个高效的矩阵乘法。
CUDA技术？技术和多核心CPU的支持技术，转换速度更快了6倍。
文章介绍如何使用CUDA实现神经网络，并把他应用在GPU图像处理单元上。