我經常旅行，因此大多數工作都在筆記型電腦上完成。無論是寫電子郵件或是破解 CUDA 程式碼，筆電都是我的最佳選擇。
不是只有我，由於筆電兼具桌上型電腦的效能及好攜帶的優勢，所以也有越來越多的學生、程式工程師及從事研究工作的科學家都是以筆記型電腦作為工作的主要平台。
當我得知 Acer、Dell’ HP、Lenovo、Toshiba 等廠商的新款筆記型電腦搭載了採用 Kepler 架構並支援最新 CUDA 5 程式功能的最新 GeForce 700M-系列 GPU (GT730M、GT735M 和 GT740M) 時，我等不及想要馬上入手開箱。
這些 CUDA 功能和美國橡樹嶺國家實驗室 (Oak Ridge National Labs) 的 Titan 系統以及 NCSA 的 Blue Waters 等最新型超級電腦所用的功能一樣，因此非常適合進行平行編程 – 無論在辦公室、家中、咖啡廳甚至是飛機上都能作業。
您可在全新超薄型 Razer Blade 上進行嚴肅的科學作業。但別擔心，
我們不會告訴別人您偶爾也在此裝置上玩遊戲。
CUDA 行動編程
CUDA 編程模型和 GPU 運算的優點之一是，您可在任何 GPU 架構電腦上進行開發、測試和除錯，無需具備大型工作站等級的 GPU 或使用大型超級運算叢集。
但目前，絕大多數尺寸便利的筆記型電腦都還未擁有最新一代的編程功能。
全新的 700M GPU 採用 GK208 晶片，它結合最新的 NVIDIA 筆記型電腦功能，包括能動態調升時脈以提升效能的 Boos 2.0 技術，以及在無需使用 GPU 時可將其關閉以延長電池續航力的 Optimus 技術。這些功能有助於補足主要的運算功能，例如:
- 動態平行運算 – 讓 GPU 在執行階段中自行產生新工作，更加自主運作而不受 CPU 影響
- CUDA 串流的 Hyper-Q – 讓 GPU 輕鬆啟動同時作業，藉以提升 GPU 使用效率
- 工作緒束 Shuffle 指令 – 可快速在工作緒束的執行緒之間切換資料
- 每執行緒高達 255 個暫存器 – 比上一代的 64 個暫存器更加升級，因此各個執行緒都能在 GPU 內部的高速記憶體中儲存更多資料
在 GeForce 上開發，在 Tesla 上部署
您的 CUDA 程式碼就緒後，便可將應用程式部署到搭載大量運算 GPU (如 Tesla K20 或 K20X 加速器) 的高階系統中。
GeForce 700M 系列 GPU 的 Kepler 架構經過微調，能在更大型的 Tesla 加速器中提供可擴充的效能。Tesla GPU 亦提供資料中心重視的可靠性和管理功能，是 GeForce GPU 所沒有的特色，包括:
- NVIDIA GPUDirect RDMA 能提供 InfiniBand 效能
- MPI 版 Hyper-Q
- 內部和外部暫存器與記憶體的 ECC 保護
- 支援進階的 GPU 叢集管理工具，包括 Bright Cluster Manager、Ganglia、Moab Cluster Suite、PBS Works、Platform HPC、Rocks+HPC 以及 Tesla Deployment Kit
現在就開始使用
無論您是 CUDA 新手還是老手，GeForce 700M 架構的筆記型電腦都能提供您所需的先進工具，在應用程式中享受由平行 GPU 提供的效能優勢。
您開始開發 CUDA 所需的所有軟體都可在此免費下載: https://www.nvidia.com.tw/getcuda。新手可參閱 Udacity 的免費「平行編程介紹」線上課程，從中建立使用技巧。
我們樂於瞭解您的 CUDA 開發進展以及享受平行運算威力的經驗。請利用下列留言區或是加入開發人員論壇社群，與我們分享您的 GPU 使用經驗。