不言而喻，软件应用仍然面临很大挑战。依赖GPU的系统也意味着大部分现有的超级计算机软件都必须全部重写，这是目前困扰工程师的一个编程难题——从某种程度上看，这是一项“艺术多过科学”的任务。但这并不意味着这项任务无法完成。

　　另外，虽然Nvidia 公司这几年来也在不断发展其CUDA 软件开发与应用生态系统，但GPU 编程难、标准不统一、程序可移植性差仍然让许多用户望而生畏。

　　GPU要想发展，必须形成自己的产品生态链。而中国给予了GPU 机会。从天河1A 到星云，都在给予GPU机会。这也难怪一直在美国举行年会的nVidia 公司在2010 年破例选择了在北京召开了它的年会，也许它认为，正在新兴发展并且投入巨资建设城市高性能计算中心的中国将是GPU 发展的幸运之地。

　　相关人士表示，正在打造围绕GPU并行计算的开发人员生态系统，包括多种数据库、调优工具、GPU编译器、并行化编译工具、各种工具包、CUDA 咨询与培训以及众多的GPU 计算解决方案。

　　尽管2010年GPU表现突出，但实际上目前占据主流的仍然是Intel的CPU，GPU要想更进一步地发展，在改进并行计算平台之外，还必须和控制着主流编程语言走向并在广大开发人员中具有巨大影响力的微软(.net平台)，SUN(Java平台)和Google(Web平台)三巨头有良好的合作。而对GPU来说，微软正在与Intel分道扬镳，这也许就是它的一个机会。

（文章来源：《中国教育网络》杂志2011年2-3月合刊）