惠普打造的限量版GPU Starter Kit现已正式上市。GPU Starter Kit是一款预配置的系统，它为研究人员提供了一个即买即用的GPU计算集群。GPU Starter Kit由四台HP ProLiant SL390 G7服务器组成，包含8颗英伟达Tesla M2090 GPU以及8颗CPU，而且预装了最新的英伟达CUDA 4.0并行计算软件。
GPU Starter Kit采用易于部署的设计，旨在解决基于GPU的主要科学应用不断增长的难题。该系统让每一所大学、每一个政府研究部门以及企业用户均能够快速部署以机柜为单位的GPU加速服务器。该系统单精度峰值性能可达10 Teraflops (万亿次浮点运算/秒)，价格专为科研及教育用户优惠。
英伟达 Tesla 产品经理Sumit Gupta表示：“市场对GPU计算的需求不断增长，这导致了开发商需要完全集成、性能强劲且价格较低的开发平台，只有这样的平台才能让开发商轻松打造出全新、加速的应用程序。因此，英伟达同惠普开发了GPU Starter Kit，目的是为大规模采用GPU计算消除最后的障碍，即成本以及部署系统所需的时间。”
配备英伟达 Tesla GPU的HP ProLiant SL390G7服务器是诸多一流超级计算机选用的计算平台，例如全球最节能的生产型超级计算机–东京工业大学的Tsubame2.0。Keeneland采用的也是这款惠普服务器，该系统是由佐治亚工业大学、美国橡树岭国家实验室以及国家计算科学研究所管理的一台超级计算机。它让研究人员以及学生能够在各个学科中实现科学探索的步伐，其中的一些成果如下：
“为了在未来的医药开发应用中更好地了解蛋白质与DNA的相互作用，佐治亚理工大学的研究员BoHong以及北卡罗来纳大学夏洛特分校的郭俊涛 (音译)均使用GPU来加速蛋白质与DNA的对接模拟。与单纯使用1,200颗CPU相比，凭借Keeneland集群内的32颗GPU，他们能够实现更 高的性能。”
“在为各种工业用途搜索先进材料的过程中，田纳西大学的研究员JacekJakowski通过使用GPU，使一种量子化学分子动力学方法最高实现20倍速度提升，从而将一般的模拟用时从两个星期锐减至数小时。”
“特拉华大学研究员MichelaTaufer以及SandeepPatel使用GPU来加速人类病理条件这方面的发现。凭借10倍的模拟速度，研究员可以运行的模拟规模比从前大得多，从而能够得出更加精确的见解。”
由于英伟达近期针对C、C++以及Fortran等语言发布了CUDA 4.0工具包，因此并行编程变得容易很多。CUDA 4.0标志着 GPU编程在简易度方面的一次重大飞跃，它能够提供诸多GPU加速的库，例如FFT、BLAS、LAPACK、RNG以及SPARSE。强大的Thrust C++模板库增强了对CUDA C++的支持，加快了诸多流行的函数，例如排序和换算等等。
