全球 TOP500 超级计算机榜单显示，加速型系统正在塑造行业的未来。
在全球 500 台最强超级计算机的榜单上，加速型系统的数量首次突破 100 大关，提供的性能为 143 Petaflops，占榜单性能总和的三分之一。在上榜的加速系统中，基于 NVIDIA® Tesla® GPU 的超级计算机占 70 台，其中包括 24 台新近上榜系统中的 23 台。这表明在过去五年里，复合年增长率高达近 50%。
有三大原因可以解释加速器为何越来越多地被高性能计算 (HPC) 行业所采用。
首先，摩尔定律继续放缓，迫使行业寻找新方法来更高效地提供计算性能。其次，包括大多数常用应用在内的数百款应用现已支持 GPU 加速。第三，现在即便是在加速器上投入一丁点也能够大幅提升吞吐量，从而使超级计算数据中心和超大规模数据中心的效率得到最大限度的提升。
NVIDIA 联合创始人兼首席执行官黄仁勋 (Jen-Hsun Huang) 表示:：“总有一天，所有的超级计算机都将得到加速。世界各地的一流超级计算设施均已转投 GPU 加速计算阵营，这一点在今天的 TOP500 榜单上已得到体现。随着研究探索的步伐加快、研究人员越来越依赖计算、机器学习以及可视化，我们预计这一趋势一定会继续增长。”
许多当今的全球顶级系统均采用 NVIDIA Tesla 加速器，其中包括 10 个国家和地区中最快的超级计算机。其中不乏：美国最快的系统 Titan (位于橡树岭国家实验室)、俄罗斯最快的系统 Lomonosov 2 (位于莫斯科国立大学) 以及欧洲最快的系统，即瑞士的 Piz Daint (位于瑞士国家计算中心)。
摩尔定律放缓
随着晶体管的大小接近原子级，人们越来越难以在提升微型芯片性能的同时使功率或成本不会相应地增加。虽然整个行业无法再享受到每 1 年半翻一番的性能，但是计算的需求却在继续激增。这种情形促使人们越来越多地运用加速器。加速器能够与 CPU 协同工作以提升科学和技术应用的性能。
数以百计的高性能计算应用支持 GPU 加速器
自 2008 年以来，Tesla 平台支持的科学、工程以及数据分析等应用的数量一直在稳步增长，目前已有 370 款 GPU 加速的应用。
科技调研公司 Intersect360 Research 的一项最新研究显示，在应用最广泛的 50 款高性能计算应用中，近 70% 均支持 GPU 加速计算。在应用最广泛的前 10 款应用中，90% 均支持 GPU 加速计算。其中包括 ANSYS Fluent 计算流体动力学应用、GROMACS 分子动力学应用以及今天单独发布的 VASP。VASP 是一款原子模拟应用，世界各地的研究人员可以利用该应用来对单个原子的行为进行电子级建模。
Intersect360 Research 首席执行官Addison Snell 是这一研究报告的作者之一，他表示：“在高性能计算领域中，加速计算现已达到引爆点，而 NVIDIA 的 Tesla GPU 在加速计算市场中处于领军地位。加速器的运用正在实现稳步增长，GPU 加速版本的顶级 HPC 程序代码也是如此。”
利用 GPU 提升数据中心吞吐量
超级计算数据中心与超大规模数据中心建设起来会耗资数亿美元。过去，摩尔定律的稳步发展让这些数据中心能够靠新款 CPU 来进行升级，以便满足不断增长的需求。现在，这种方法现已难以为继。随着 GPU 加速计算的问世，NVIDIA Tesla 加速器可以为这些大型数据中心的投资延长寿命，能够提升吞吐量以满足这些需求。