对于普通用户而言，CUDA可以让我们的显卡不仅仅是玩游戏的工具，在日益应用广泛的视频音频处理、视频编辑等方面都大大提速；对于HPC而言，不同CPU与并行处理器GPU的异构方案仍是未来几年里优秀的组合；对于HPC的应用而言，GPU的加入可能成百倍的提升并行计算速度，让很多不可能变成现实。

明确CPU与GPU分工，看好异构计算

    通过这次访谈，我们可以感觉到NVIDIA对目前CUDA以及GPU的定位非常清晰，除了上面谈到的应用层面外，NVIDIA还是明确指出GPU强大的并行计算能力，承认GPU专长的同时NVIDIA也表示，包括逻辑计算在内的其他运算并不是GPU今后想加入的东西，那些还是交给CPU去做吧。这种CPU＋GPU的异构计算，是HPC很好的组合。

X86历史悠久却无太大优势

    但另一方面，NVIDIA又将CUDA打造的非常强势。首先，NVIDIA认为CUDA是比Ct要更好的平台，因为它已经有7万名以上开发者，7000万个GPU可以运行CUDA，几百个CUDA开发的软件可以让GPU加速。而Ct，Intel只是说在现有多核平台上得到验证，可以顺利过渡到以后的“很多核”产品上。同时，NVIDIA还否定了软件为X86优化的固有观点。

像Sun对待JAVA一样对待CUDA

    NVIDIA很快还将部分开源CUDA的编译器，由于编译器前端是NVIDIA得到某公司授权实现的，所以这部分是否开源需要用户与该公司交涉。而NVIDIA也把一些规则的控制与制定以及部分开源看作对CUDA发展的一种规范。David以Java为例说明CUDA的发展，NVIDIA对CUDA的态度就如Sun对Java的态度一样。有控制，但又不会遏制它的开放性和发展。David特意举例，Microsoft早年对Java心存歹意被Sun拒绝，是否也意味着CUDA的强势态度呢？

如SLI的态度一样强硬

    其实，对于未来并行计算的应用已经被业界认定是今后提高计算速度的主要方向。而无论是Ct在X86架构下的作用还是CUDA环境，都是让多核心更好的发挥作用。两者是否有一天会走到一起呢？毕竟，CUDA是一个开源的、免费的软件平台。我们就Ct和CUDA今后是否会走到一起提问David。

    NVIDIA明确表示，CUDA愿意使用其他的环境，但其他的环境不能融入CUDA。大家又如何理解呢？我们不知道这是否意味着，CUDA将提供其他硬件的加速（前文提到CPU可以用CUDA），但将不允许其他软件来使用NVIDIA的GPU来加速（正如今天的SLI授权一样困难）？