英特尔与NVIDIA一直在内核大容量并行信息处理技术(parallel computing)领域进行着激烈的竞争，特别是市场对云计算、低耗能产品的需求越来越高，两家芯片巨头都在努力提高技术研发水平，希望获得更多的市场份额和消费者的认同度。

英特尔很早就已经宣称，数据并发处理将是未来高端计算机的发展指标，而非CPU时钟频率。就目前而言，英特尔还需要时间来利用数据并发处理技术的优势来以研发一些低功耗、高效的CPU的产品。

从另一角度来分析这个问题，早2006年，NIVIDIA已经利用他们的统一计算架构平台挖掘了通用图形器技术的潜能，其中新增了共享内存及其他的一些GPU特色功能，此外还能支持库及CUDA SDK功能，在云计算等方面技高一筹。

上周，在NVIDIA GPU技术大会上，NVIDIA宣布了其公司一款基于Kepler架构的TESLA GPU加速集成器，这些集成器主要是用于加速通用图形处理器而不是驱动显卡。市场分析师认为，NVIDIA 看到了未来市场的发展方向，英特尔未来的对手会越来越强。

虽然GPU计算机技术的兴起势必会困扰到英特尔，尤其是将焦点集中在电源效率上，这必将引起英特尔对ARM CPU与GPU相结合的注意。不过，在NIVIDIA有64位的ARM之前，市场上应该不会有相应的产品出现。

而对于这方面，英特尔做出的回应是生产一个集成众核（Many Integrated Core）。这与GPU技术有些类似，MIC仅用于加速拥有英特尔公司内存产品，开发者们需要明白应用程序的部分是在CPU的执行的，一部分是MIC上执行的，而且数据是在这两者间复制的。