图形卡在处理科学和数学应用方面被认为比处理普通计算任务的CPU更先进。例如，许多个人电脑配备独立的CPU和GPU，其中特定的多媒体任务（如视频编辑）直接卸载到图形芯片上，使CPU免费执行文字处理和病毒扫描等任务。
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集群中CPU的主要工作是分析代码，然后将复杂的处理任务卸载到GPU上，Appro的先进技术解决方案组副总裁John Lee说。该集群包括304核心，四核Xeon芯片和18,240个Tesla S1070 GPU核心，可提供78 teraflops的性能。
集群包括集成在42U标准机架配置中的多个1U服务器。 Lee表示，它主要针对需要高性能计算能力的机构，例如学术机构和石油和天然气勘探公司。在当前的计算环境中，GPU是高度并行的处理器，旨在运行图形处理等重复性任务，据称Mercury Research首席分析师Dean McCarron表示。另一方面，CPU本质上是通用的，可以通过运行基本应用程序从GPU中卸载。“任何一个技术上都可以完成另一个的工作，但它们每个都有更好的处理区域“虽然英特尔和AMD认为CPU对PC来说是必不可少的，但Nvidia已经推动GPU作为CPU的替代品。 Nvidia表示，CPU速度较慢，GPU执行视频编码和解码等高级任务的速度要快得多。
“CPU已经走完了，PC的灵魂正迅速转向GPU，”Jen-Hsun Huang说， Nvidia的首席执行官在2月份时与英特尔公司进行授权争夺时捍卫了该公司。未来的GPU可能会整合CPU的功能，反之亦然，McCarron说。许多芯片制造商正在间接地采取措施将图形功能更接近CPU。今年晚些时候，英特尔将开始出货Westmere芯片，该芯片将CPU和GPU整合到一个封装中。 Advanced Micro Devices计划在2011年发布芯片，将GPU和CPU集成到一块芯片上。英特尔还在开发一款代号为Larrabee的芯片，它结合了许多x86内核的处理能力来处理图形和超级计算应用。 > Lee表示，Appro的服务器集群价格为25万美元，高达100万美元。该产品在全球范围内销售。
这不是第一款依靠GPU提供处理能力的产品。一台基于Nvidia GPU的超级计算机是日本东京理工学院的Tsubame计算机，拥有超过30,000个处理内核，可提供77.48 teraflops的处理速度。它在12月排名500强中排名世界第29位超级计算机。