NVIDIA 12 日與 HKEPC 合辦「 NVIDIA Shield Experience Day 2014 」讀者體驗日，兩組別合共約 60 位 HKEPC 讀者被邀出席體驗 NVIDIA Shield 遊戲機的功能性與 3D 遊戲性能，交流日共分為技術講座與體驗兩個不同環節，讀者們與 NVIDIA 官方技術人員進行技術交流後，大會特別安排了 15 台 NVIDIA Shield 遊戲機讓讀者親身體驗 Tegra 4 處理器的強勁性能，最後讀者們將會被分組進行賽車時間賽，勝出組別將可贏取 NVIDIA Shield 遊戲機乙台 ( 共 2 名 ) 。

近年 NVIDIA 積極發展智能車用市場，日前宣佈 3 款搭載 Tegra VCM 視覺運算模組的全新車載系統正式獲 Audi 採用，其包括全新車載資訊娛樂系統、智慧顯示器、數位駕駛儀表板，為智能汽車提供高靈活度平台，而且可在汽車內獲得更多不同的多媒體資訊。

Tegra VCM 車載系統內建一顆汽車等級 Tegra 行動處理器，為 NVIDIA 4-Plus-1 核心 CPU ，並整合多核心 GPU 和多顆專屬的音訊、視訊和影像處理器，可提供效能倍增的連網車載資訊娛樂系統、提供可與車載資訊娛樂系統完全整合的汽車等級平板電腦、具備 3D 效果顯示器的高解析度數位儀表板等。

其中， Audi MIB 車載資訊娛樂系統已撘載於明年上市的車款中，而採用 Tegra 3 處理器的 Connect 系統也可為汽車提供 Google 地圖和 Google 街景導航，提供即時交通和停車資訊，並支援語音和手寫辨識功能操作，為駕車人士提供便方便的駕車體驗。

NVIDIA 6 日於美國 CES 大會前夕宣佈全新 ARM 處理器「 Tegra K1 」﹐這款處理器將內含 4 個 CPU 核心與 192 個 NVIDIA Kepler GPU 微架構的 CUDA 核心，將會主攻智能汽車市場令汽車實現先進的運算能力輔助駕駛者及提升汽車功能性。

據 NVIDIA 表示，「 Tegra K1 」可驅動攝影機式的高階駕駛輔助系統，例如行人偵測系統、盲點偵測警示系統、車道偏離警示系統和交通標誌辨識技術等，也可透過儀表板內建式攝影機監控駕駛人的警覺性提升駕駛安全，這是全球第一款讓汽車實現先進運算型功能的行動處理器，擁有低功耗水平卻可同時執行眾多車用應用程式。

「 Tegra K1 」代號為 Logan 共分為兩個版本， 4 核心版本內建 4 顆 A15 ARM 核心， 32Bit 架構、 3-Way Superscalar 、最高時脈為 2.3GHz 。另一顆則為雙核心 Denver 處理器、 64Bit 架構、 7-Way Superscalar 、最高時脈為 2.5GHz ，兩者是 Pin to Pin 相容，並內建了 NVIDIA Kepler 架構的 192 核心 GPU ，其功耗表現卻與上代產品相約，並且通過汽車等級測試於廣泛溫度範圍和惡劣操作環境運作。

NVIDIA 23 日宣佈「 GRID vGPU 」虛擬 GPU 技術正式上市，隨著 Citrix XenDesktop 7.1 和 Citrix XenServer 6.2 平台，企業可以透過 NVIDIA 虛擬化 GPU 技術為他們的設計師和工程師，甚至在遠端辦公室的員工提供符合成本效益及安全的繪圖密集型應用。

NVIDIA GRID vGPU 是業界唯一可實現 GPU 分享的解決方案，而且不會對應用的相容性或使用經驗造成任何影響，技術可讓員工運用筆記型電腦和可攜式裝置等 PC 運算裝置，並透過虛擬平台隨時隨地存取伺服器的 GPU 資源，就像坐在辦公桌前作業一樣輕鬆容易。

企業使用桌面虛擬化技術越來越普及，在 NVIDIA GRID 尚未上市之前，各種虛擬化應用和虛擬化桌面技術都要仰賴伺服器中的 CPU 進行繪圖運算，而 GRID vGPU 技術則可以把 GPU 運算資源透過桌面虛擬作出分享。

為配合平行運算及編程模式提供統一記憶體、拖曳式函式庫等全新可編程功能， NVIDIA 28 日宣佈推出 CUDA 6 ，能夠大幅簡化平行運算程式設計，讓軟體開發人員可大幅縮短設計程式的時間，並可減少加速科學、工程研發、企業和其他採用 GPU 的應用開發的所需成本。

新版本 CUDA 提供一個擁有加強效功能的全新平台，提供統一記憶體，讓應用可同時存取 CPU 和 GPU 記憶體，而無需手動複製資料，而且也支援拖曳式函式庫，將 GPU 加速函式庫取代既有的 CPU 函式庫，並自動為應用的 BLAS 和 FFTW 計算得到高達 8 倍的加速效果，此外也提供完整的編程工具、 GPU 加速數學函式庫、文件和編程指南等。

其中透過多重 GPU 擴充技術，可與全新 BLAS 拖曳式函式庫一併使用，而且重新設計的 BLAS 和 FFT GPU 函式庫可在單一節點透過多達 8 顆 GPU 自動擴充效能，每節點可提供超過 9 teraflop 雙精度浮點運算效能，並可支援比以往更多的作業負載。