GPU（图形处理器）计算处理器可将工作站转变为一个高性能计算系统。

Tesla C1060 计算处理器

满足苛刻需求，成就高性能计算性能
通过使用 GPU（图形处理器）的大规模并行处理架构，科学家和工程师将能够在性能方面获得显著提升，加快其工作进程，进而将能够指引我们更快在药物研究、天气预报、石油与天然气勘探和计算金融学等领域取得突破。

多核架构支持在 HPC 应用中进行最佳扩展
科学家和工程师研究的问题愈来愈复杂，要求他们采用新的方法来改进工作。为此，他们均已转移到“多核”计算方案。凭借每处理器上 240 个内核带来的强大并行性能，这些专家将能够并行执行数千个计算线程，从而能够更快获得准确答案。

针对节能组织的高能效计算平台
“高密度计算”让技术专家和数据中心经理能够在不增加电力和散热需求的情况下，实现更高性能。这为注重环保的组织提供了一个最佳的选择，让他们能够在不增加能源成本的同时，获得所需的计算性能。

NVIDIA CUDA 技术充分发挥 Tesla 的多核动力
CUDA™ C 编程环境简化了多核编程要求，同时通过将计算密集型任务从 CPU 转至 GPU（图形处理器）进行处理，还可显著提升性能。它使得开发人员可使用 NVIDIA GPU（图形处理器）来解决最复杂的计算挑战，包括蛋白质分子对接、分子动力学、金融分析、流体动力学和结构分析等。