本周末，Nvidia公司宣布将于今年9月30日至10月2日在美国加州圣何塞举办首届“GPU技术峰会”（GPU Technology Conference），该会议主要针对“使用GPU解决重要计算工作的开发人员、科研人员和工程师”。被称为显卡教父的Nvidia首席执行官黄仁勋先生也将做主题演讲。

当CPU遭遇GPU？这在普通大众来说可能有点难以理解。那么换个说法，"当轿车遭遇F1"，两车车速相比立分上下。-轿车像CPU，在全世界的交通工具中占据绝对统治地位，技术成熟，安全平衡。而F1像GPU

2008年，NVIDIA的GPU在多个领域获得成功，而其中我们认为CUDA与GPU功能化的表现是NVIDIA GPU新业务发展中的精髓。

最近几年高性能计算领域GPU计算的出现已经取得了异乎寻常和空前的发展。它具有颠覆性技术的所有标记，以追随者中一小部分骨干决意勇敢地将像Cg 和OpenGL's GLSL这类图形语言的复杂性引入通用计算开始。在多数情况下相对传统的解决方案提供了比人们承认的更多数量级的性能提升，这是明显的不同之处

AMD将CPU与GPU融合在一块芯片上的Fusion受到了大家的关注。

在昨天也就是12月1日，TechPowerUp发布了最新的GPU-Z v0.3.8软件下载，新版本修正了一些问题。另外官网发表声明，

在今年的CES 2020上，AMD推出了面向笔记本平台的Ryzen 4000锐龙APU处理器，内部集成Zen2架构CPU和Vega GPU。

在12月15号下午的5号会议室里，在针对计算机辅助工程领域的演讲中，来自上汽技术中心的翁洋与大家分享了《上汽使用GPU加速汽车设计》。翁洋介绍道，“满足客户的需求，以模拟其产品在真实生活中的行为，推动我们的发展最具创新性，有了ABAQUS我们已经实现了一些新的功能，更具生产力和效率”。

元基因组的研究和分析需要一套强大、完整的序列收集和生物信息学分析平台。基于CPU和GPU的并行化元基因组分析系统，总计算能力达4TF Lops，分布式存储节点，速度快，安全系数高，可扩展性强。苏晓泉向大家介绍了并行化元基因组生物信息学分析流程，使用CPU单个核心，串行化依次处理每个输入

随着人工智能、大数据等技术的不断发展，对计算能力的需求将持续增长。GPU 作为加速计算的重要工具，其应用范围将不断拓展。