● 是什么成就了今天的NVIDIA？ 

　　是什么为NVIDIA铺成了这条完整的阶梯？是什么让NVIDIA能够有条不紊的同时保持通用计算与图形计算双线的并行发展，并最终将它们合二为一？又是什么让Geforce GTX680在现在这个时间点上收获了NVIDIA构架中最高的性能功耗比呢？

　　答案其实很简单——带给NVIDIA以及Kepler今天的表现的，是完整的计划性以及对计划坚定贯彻的执行力。

　　尽管GPU以及GPGPU的发展看上去充满了变数，动不动还会冒出来一些“不得已”的转变过程，但从整体角度出发，两者千金以及最终结合的大方向是没有改变的。不管这个最终目标是否正确，想要达到它都需要一个完整的长期计划以及对这个计划坚定不移的执行能力。

　　NVIDIA最终的目的，在于推出一款能够很好地处理并行线程和指令吞吐，拥有良好双精度运算能力，单元复用率足够高同时每瓦特性能出色的GPGPU构架。该构架同时还要具有良好的图形与通用计算的结合性，能够很方便的延伸到桌面及专业图形领域。为了达到这一目标，尤其是获得最理想的每瓦特性能，NVIDIA选择了异构作为自己现阶段发展的最终目标，这一目标从制定的第一天起就未曾改变过。

　　为了达到这一目标，NVIDIA要分别面对获得大并行度线程管理经验、提升体系执行效率以及单元复用率、掌握代价可控的完成双精度运算的方法以及将通用处理器与传统GPU结合等一系列困难。于是，在完整的计划性的指挥下，G80带来了最初的并行Thread管理经验和寄存器溢出缓冲；GT200完成了对双精度运算的寄存器需求探索同时引入了更加先进的Thread吞吐和管理机制；GF100收获了体系宏观并行度以及Unified Cache所带来的提升单元复用率的经验，同时，同时以统一定址为更好的通用计算应用性和CPU介入GPU事物创造了条件。而刚刚到来的Kepler，则在继承了前面积累的所有经验的基础上正式开始了将GPU工作过渡给CPU来完成的异构计算模式，为完整的异构架构以及最终的CPU/GPU“融合”构架打开了最关键的一道大门。

　　在这6年的时间里，NVIDIA的架构发展并非一帆风顺，它经历了家用机对PC图形API发展的冲击以及阻滞，切身感受了D线压迫的威力，被Fabless导致的落后的EDA能力困扰了许久，甚至因为竞争对手先发小核心策略的原因而在成本层面持续了近2年之久的无法止住的出血，但是这些困扰都没有干扰或者改变NVIDIA最开始的初衷。

　　坚持，让NVIDIA终于换来了今天的Geforce GTX680，同时也成功的守住了自己最初的目标。