正如开篇所说，在1年多时间里我们看到了很多关于CUDA的成果。记得Badaboom这款所有普通用户都可以使用，GeForce8以上所有NVIDIA GPU均可以支持（包括板载GPU）的高清视频编码软件推出时，我们曾联想到与CPU的对比，同样是1年多的时间，同样是对视频的编码，基于Intel 45nm CPU的SSE4应用没有任何进步，而基于GPU的视频编码和滤镜加速软件则在2008年下半年全面开花！而且我们认为，这些基于CUDA的软件开发时间应该要从2008年算起。

    2008年中，NVIDIA发布最新一代的GT200 GPU时，在硬件规格上明确提出了并行处理器的概念。这一代GPU从架构原生设计来说就考虑到两个方面，第一是传统的图形加速，第二是专门为并行计算的架构，两者稍有不同，但“并存”在一个GPU上。同时，NVIDIA也将CUDA版本升级至2.0，这也为下半年基于CUDA软件的全面丰收提供了良好的平台基础。

GT200并行运算架构

    也许是为了表现CUDA的神奇和易于开发的特点，NVIDIA仅仅用了3个月时间，便将原Ageia公司的PhysX物理引擎成功使用GPU加速，同时在只要使用16个流处理器的条件下，性能便可以远胜当年价值几千元的Ageia物理加速卡。由于NVIDIA对Ageia公司的收购，也使PhysX顺理成章的进入了NVIDIA “The Way”游戏策略中，越来越多的游戏开始支持PhysX物理引擎特效，在体验过PhysX后，大家无不感叹：没有物理引擎的游戏，不是完整的游戏！

    除了了视频和PhysX在民用端应用外，在高性能计算项目等科研项目上，CUDA的成果也非常迅速。首先，大家熟知的Matlab等数学软件，迅速将信号处理中必不可少的快速傅立叶变换FFT加入到了CUDA的库中，可想而知，以后使用Matlab做FFT，就像算加法一个，只是一个函数一行程序。另外，基于全球的分布式运算Folding@home（蛋白质折叠研究，针对癌症和人类疑难病症），也因为NVIDIA GPU的加入，而在短短几个月时间里迅速超越几年来全球无数CPU的积累和2年多来PS3积累的所有分数。如果我们有兴趣去CUDA Zone看一下，在2-3个月前，其中成果也许还只能以几百个形容，现在已经有几千个了。其中应用涵盖领域非常广泛。大家都在感受着这场计算的革命。