針對低階繪圖卡市場， NVIDIA 上週正式發佈 GeForce 9400GT 繪圖卡，採用 D9M-20 繪圖核心，其規格與上代 G86 核心相同，內建 16 個 Stream Processor 、 8 個 Texture Filtering Unit 、 8 個 Texture Addressing Unit 及 4 個 ROP ，但制程由 80nm 提升至 65nm ，並追加 PureVideo Gen 2 技術。

一直帶領著 NVIDIA 前進成為全球成長最快的 IC 設計公司，黃仁勳被喻為矽谷最成功的華人 CEO ，面對 Intel 、 AMD 平台化策略，未來處理器與繪圖核心整合，他有何說法 ? GPU 市場能否繼續大幅成長， Intel Larrabee 會否成為 NVIDIA 的攔路虎，他會否懼怕 ? 除了現有產品線外，他會否開拓其他新線路或進軍 x86 處理器市場 ?

為提升 SLI 平台市佔作出最終讓步， NVIDIA 27 日於美國聖荷西舉行的 NVISION 08 論壇上宣佈，將會授權 Intel X58 主機板在沒有加入 nForce 200 晶片下原生支援 SLI 技術， NVIDIA MCP 事業群技術市場總監 Thomas A. Peterson 表示，這是 NVIDIA 與主機板及 PC 業者們之間的授權，與 Intel X58 晶片組並無關係，而 X58 SLI 授權亦非免費，但相比要加入價值約 30 美元的 nForce 200 解決方案便宜得多。

據了解， NVIDIA 雖然取得 Intel Quick Path Interconnect (QPI) 授權，卻無意推出支援 QPI 的晶片組產品，但為了提供 Intel SLI 高階平台解決方案， NVIDIA 早前宣佈以 Intel X58 平台上加入一顆代號 BR04 的 nForce 200 接橋晶片，為 Intel X58 主機板提供 SLI 技術支援。

不過，加入 nForce 200 接橋方案並沒有得到主機板及 PC 業者們的普遍接受，主要原因為 nForce 200 接橋晶片定價高達 30 美元，將直接提高 Intel X58 主機板成本及售價，而且 nForce 200 並沒有為 SLI 技術帶來明顯效率，只是間接的授權費行為。

NVIDIA 26 日於美國聖荷西舉行的 NVISION 08 論壇上， NVIDIA 首席科學家 David Kirk 講述未來 CUDA 技術發展方向，認為 GPU 不只是為了視覺運算而生，未來角色將會進一步強化，不僅針對財經、科學及設計模擬運算領域，更能針對一般主流應用軟件進行加速， NVIDIA GPU 將可協助 CPU 運算加速，並成為未來 PC 內部不可或缺的組件。

David Kirk 指出 CUDA 技術正在高速成長，其 CUDA Compiler ( 翻譯器 ) 由 2007 年 7 月僅有 ~ 2000 次下載，提升至 2008 年 4 月的 ~ 55,000 次，証明有更多程式設計師正在考慮採用 CUDA 技術，並以 GPU 進行運算單元取代統傳的單純 CPU 運算模式。

事實上， GPU 擁有大量的運算單元，而且可以作平行運算 ( Parallel Execution ) ， CUDA 線程是極之輕型並且不會出現大量的 Overhead ，加上擁有實時切換的特性，令 GPU 同一時間可以處理超過 1000 個以上的 CUDA 線程，並且效率十分之高，運算速度可以達至一般四核心 CPU 的 100 倍以上。

業界首個視覺運算應用的技術論壇， NVISION 08 大會 25 至 27 日於美國聖荷西舉行， NVIDIA CEO Jen-Hsun Huang( 黃仁勳 ) 於揭幕演講時指出，視覺運算正影響著人們生活和工作的各種層面及視覺運算，並改變電腦及我們的日常生活，他展示了 NVIDIA GPU 於工業繪圖、網絡社交軟件、電視廣播系統及觸感人機界面領域的最新技術應用，說明 NVIDIA GPU 正不斷地擴大其生態系統，其所引領的視覺運算時代才剛剛開始。

Jen-Hsun 回顧以往的繪圖卡加速卡年代， GPU 僅擁有特定的運算功能，到現今的 GPU 已能應用於一般用途運算上，並且達至 1 Teraflop 的運算效果， GPU 已經不再只為 3D 遊戲而生，並正改變整個業界生態環境。他舉出由史丹佛大學研究的 Folding@home 計劃，借助 CPU 在閒置時協助模擬運算蛋白質的摺疊及分解，讓研究人員更好了解蛋白質的成長，如何克服老年癡呆症及多類癌症。

這個計劃現時有 2 千 6 百萬台 PC 參加，提供達 288 Teraflops 的運算能力，而數月前 NVIDIA 推出了 CUDA 版本的 Folding@home ，改用 GeFoce GPU 進行運算，雖然現時只有 2.43 萬台 PC 採用 CUDA 版本的 Folding@home ，所佔比例不到 1% ，但卻擁供了 1.4 Petaflops 的運算能力，這相等於由 CPU 運算的 5 倍，而研究人員相信未來將會有更多科學運算應用採用 GPU 作運算加速，令研究速度大幅提升，超級電腦伺服器將會由單純 CPU 架構，變成 CPU + GPU 架構。