（2008年8月12日，美国加利福尼亚州圣克拉拉）NVIDIA® （英伟达™）公司今天公布了截止2008年7月27日的2009财年第二季度财报。
2009财年第二季度，NVIDIA® （英伟达™）公司收入为8.927亿美元，与2008财年第二季度收入9.353亿美元相比下降5%。在2008年7月27日截止的前六个月当中收入为20.5亿美元，与2007年7月29日截止的六个月的收入17.8亿美元相比增加了15%。
2009财年第二季度中，NVIDIA® （英伟达™）一次性支出1.96亿美元，用来解决用于笔记本电脑的某些型号的上一代MCP（媒体通信处理器）和GPU（图形处理器）产品之“核心与封装材料不足”的问题，承担由此产生的保修、修理、退货、换货以及其它成本和费用。
根据GAAP（美国通用会计准则），NVIDIA®（英伟达™）2009财年第二季度财报报告了1.209亿美元的净亏损，合每股亏损0.22美元。根据非GAAP，2009财年第二季度的净收入（不包括股票补偿费用、扣减收入的一次性质量保证费用以及相关的税务影响）为7450万美元，合摊薄每股收益0.13美元。
截止2008年7月27日的前六个月的GAAP净收入为5590万美元，合摊薄每股收益0.09美元，低于截止2007年7月29日的六个月期间净收入为3.05亿美元，或摊薄每股收益0.51美元。截止2008年7月27日的六个月期间非GAAP净收入（不包括股票补偿费用、扣减收入的一次性质量保证费用以及相关的税务影响）为2.862亿美元，或摊薄每股收益0.49美元，低于截止2007年7月29日的六个月期间净收入3.625亿美元，或摊薄每股收益0.62美元。
NVIDIA®（英伟达™）总裁兼首席执行官黄仁勋表示： “我们第二季度的财务业绩令人失望。第二季度中，全球的桌面PC市场疲软。而我们错误地计算了价格定位对我们的桌面GPU业务就造成了更大的压力。我们拥有极好的产品线，并采取了恰当的价格措施，现在已经恢复了我们的优势。我们现在所关注的是提高成本效益，并计划在本年度结束前通过一系列有效措施进一步增强我们的竞争力。我们的其它业务业绩与桌面业务的情况不同。笔记本GPU、MCP以及专业解决方案取得了同比总体增长27%的佳绩。”
黄仁勋还表示：“尽管我们对近期的情况持谨慎的态度，但是我们对视觉计算领域规模的扩大以及我们通用并行计算架构所带来的极好发展机遇仍然充满信心。”
NVIDIA® （英伟达™）同时宣布其股票回购计划增加10亿美元。根据这一计划，NVIDIA® （英伟达™）回购普通股总额最高可达27亿美元。截止2008年7月27日，NVIDIA® （英伟达™）根据这一计划已经回购6800万股，总额达11.6亿美元。
NVIDIA® （英伟达™）将通过公开市场、私下谈判交易或者有组织的股票回购的方式进行股票回购，回购的方法可以采取多次回购或者一次或者多次大额回购。这次股票回购将按照美国证券交易委员会《规则10b-18》以及适用的法律进行，并根据市场条件和其它因素而定。
但是，这一股票回购计划并不构成NVIDIA®（英伟达™）购买定额数量普通股的义务，而且公司可以随时决定修改或中止这一计划。股票回购的资金来源为可用的流动资金。
2009财年第二季度亮点和最新发展：
发布多款业界领先的产品：
GeForce® GTX 280和260 GPU（图形处理器）：第二代NVIDIA®统一架构。游戏性能是NVIDIA GeForce 8800 Ultra性能的1.5倍，拥有240个处理器内核i，并在各个价格区间内支持NVIDIA PhysX™物理引擎以及CUDA™并行处理。
GeForce 9800 GTX+、GeForce 9800 GT和GeForce 9500 GT GPU：在各个价格区间内支持NVIDIA PhysX™物理引擎以及CUDA™并行处理。
GeForce 9M系列笔记本GPU：推出世界首批支持Hybrid SLI®（智能SLI）技术和NVIDIA PhysX技术的笔记本电脑。
Tesla™ C1060计算处理器以及S1070计算系统：分别为世界首款性能最高达4万亿浮点运算的浮点运算（Teraflop）处理器以及1U系统。
Tegra™ 650 和 600：世界首款用于低功耗移动计算设备的单芯片异构计算机架构。
针对英特尔 Bloomfield CPU平台的SLI系统：与NVIDIA nForce® 200 SLI MCP配合使用时，英特尔Bloomfiled CPU和Tyersgurge内核逻辑芯片组将可实现3路NVIDIA SLI技术，性能比传统的单显卡平台最高提升2.8倍。
建立首批两家CUDA卓越中心，分别为伊利诺伊大学厄本纳香槟分校（UIUC）以及犹他大学：CUDA卓越中心认可并奖励在并行计算教育以及在课程中采用CUDA软件的领域做出开创性工作的学府。
宣布NVIDIA（英伟达）和斯坦福Folding@home的合作计划：GeForce GPU运行Folding@home蛋白模拟的速度是传统处理器的140倍，我们相信这一成果将加快癌症、囊肿性纤维化以及帕金森综合症治愈方法的研究。
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