当GTX260调节到1299元（或1499元）后，GTX285的价格还高达2399元，两者价格相差近千，这并不符合常理，NVIDIA自然不会让自己的产品线出现任何间隙，因此新的产品填充进来是理所当然的事。今天，在对手发布RV790后的仅6个小时，NVIDIA正式宣布GeForce GTX275解禁，产品市场定
GPU地位正在逐步改变
在架构设计进展的背后，一个名为CUDA的浩大工程也在逐步展开，得益于GPU架构的进化，以往只存在于理论可能性讨论中的许多工作开始被付诸于实践。在G80问世后的两年内CUDA工程的进展可谓突飞猛进，GPU在过去的数十年中一直作为CPU的协处理器存在，专注于负责2D及3D工程中的部分工作。
而如今，随着半导体工艺逐步逼近极限，CPU多核心化的进展也非常迅速，多线程应用成为软件开发的必经之路，GPU面临着一次难得的机遇。当前，在许多前沿领域，GPU的处理能力越来越为研究者所看重，在诸如医学分析，石油勘探甚至财务运算等方面，GPU处理能力的开发速度异常迅速。
尽管CPU也在大幅的进步，但是但论理论浮点性能和处理资源，CPU无法与GPU那样庞大规模的处理资源相提并论，因此在系统中，长期以来占据着核心地位的CPU正面临着GPU的严峻挑战。作为CPU厂商，AMD的应对方法是直接收购了另一家GPU厂商ATI，而INTEL方面则是准备开发基于X86架构的通用GPU架构。这一切或许已经说明，GPU与CPU间的关系并非是一定要在谁是中央处理核心的问题上一较高下，而是说明两者至少应当同等重要，GPU固然无法取代CPU，但CPU也无法取代GPU，除非CPU自身已经进化成为GPU。
目前来说，CUDA已经被应用在了许多领域中，包括在通用计算中的一些GPU加速，游戏中的物理模拟等等，而在科学计算中，CUDA可发挥的功效就更大了。比如有限元的计算、神经元的研究计算、地质分析等等科学研究的领域；当然目前GPU计算的应用还是处于一个早期的阶段，大部分CUDA应用都是专业人员和相关的程序员在开发，随着CUDA的广泛推行，以后会有实际的基于CUDA的程序，更多的程序员能够加入进来，并且开发一些可以给大家日常应用带来好处的程序，只要有支持CUDA的GPU就能够利用到GPU计算的好处。目前，越来越多的软件开始加入CUDA运算。
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