Fermi能否促进CUDA的企业应用？
除了实用化的光线追踪技术比较有前途以外，CUDA作为nVIDIA的重头戏，是从2007年以来一直在极力推广的，效果也确实不错。事实上，CUDA并非与我们普通用户无关，PhysX就是CUDA通用计算平台在物理加速技术上的应用，此外还有如Badaboom这样的视频转换软件、视频编辑软件等，因为这种多媒体处理特别适合数据流计算。另外，作为CUDA在高性能计算领域的重量级应用，在分子计算、地质勘探、天气预报、金融等科学计算领域都发挥着重要的作用。
CUDA的应用领域更多还处于学术研究方面
作为对CUDA的回应，AMD也推出了ATI Stream技术，与CUDA一样支持C语言，但是AMD在精力的投入方面显然不如nVIDIA，无论是在最终效果还是推广方面都落后于nVIDIA。事实上，nVIDIA对Fermi在通用计算方面的应用对核心架构做了很多改进，比如大幅度增强双精度浮点运算能力，支持ECC校验，编程模型与架构模型的完美契合，全局的二级缓存、双warp发射端甚至是直接运行C语言等特性，这些都为Fermi在通用计算领域的应用做了很好的准备。
英特尔Larrabee采用X86架构的意图非常明确，就是方便开发者
Fermi在高性能计算领域的受众群体除了科学研究人员以外显然就是企业用户和软件开发人员。而这部分用户的惯性何在呢？这实际上就是英特尔Larrabee的意图，坚持X86架构的路线，因为当前大部分企业服务器、软件开发人员的开发平台仍然是基于X86编程平台，无论是开发和维护都已经应用的驾轻就熟。虽然CUDA支持甚至可以直接运行C语言，开发人员仍然要接受不少新东西，改变现有的编程规范，在实施和维护方面接受CUDA都不会很快。
CUDA要在企业服务器领域有所作为，必须改变现有用户的使用惯性
另外我们应该注意到的是，nVIDIA目前推广CUDA应用的时候更多的是宣传它可以达到英特尔处理器几倍的性能，而企业用户因为长期使用英特尔或AMD提供的解决方案，在初期规划、投资以及整体运营周期等计划都进行多年。如今，他们已经满足这样的运作模式，产生惯性，虽然CUDA可以更加有效率的工作，却没有他们无法用现有平台做不到的。综合来看，一些有实力的企业用户可能会率先进入高性能计算时代，而较小的企业由于会涉及到技术、维护等问题，对CUDA的发展会产生一定的阻力。
结论：nVIDIA更多的是宣传CUDA的速度，而不是那些CUDA能做到的而现有平台无法做到的事情，部分习惯了现有运作模式的企业用户不会很快地采用这个平台。
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