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　　而在此前，英伟达 GPU 和 CUDA 平台已经在高校，科研专家，顶尖开发者圈子里“流行”开来。Generate：Biomedicines（一家蛋白质药物生成研发公司）的 CTO 格里戈良发现，自 21 世纪初以来，许多开展分子动力学模拟的科学家在购买英伟达的游戏系列 GPU，并用它们执行非图形计算。他日常使用 PyTorch（开源机器学习库），而 PyTorch 与 CUDA 配合良好，“我根本不用考虑选择哪种类型的 GPU。”

　　简而言之，CUDA 是一种给工程师在成百上千计算单元上执行并行计算的架构。早期，英伟达为了让所有 GPU 都兼容 CUDA 投入了大量资源，毛利率从 2008 财年的 45.6% 下降到 2010 财年的 35.4%。英伟达在高校教授并行计算和 CUDA 编程课，吸引人才来用。在科研圈赠送 GPU，希望以此看到更多 GPU 的应用案例。加州大学圣地亚哥分校的生物学教授说，“我们可以告诉英伟达’我们需要这个功能’，然后他们会改变芯片的设计或将其添加到 CUDA 中，英特尔是永远不会这样做的。”