2000 年代中期，Nvidia 开始涉足游戏领域之外。2006 年，他们推出了 CUDA（计算统一设备架构）。该平台允许开发人员使用 Nvidia GPU 进行通用处理（这种方法称为 GPGPU，即图形处理单元上的通用计算）。，从科学模拟到数据分析。
Tegra：Nvidia 进军移动领域
2008 年，Nvidia 推出了 Tegra 系列，这是一款基于 ARM 并集成 Nvidia GPU 的片上系统 (SoC)。这些芯片专为移动设备而设计，为众多智能手机、平板电脑，甚至任天堂广受欢迎的 Switch 游戏机提供支持。
人工智能革命
到了 2010 年代，人工智能和深度学习开始蓬 希腊赌博数据 勃发展。Nvidia 认识到 GPU 在加速 AI 计算方面的潜力。他们的 GPU 与 CUDA 平台相结合，成为深度学习研究的支柱，促进了图像和语音识别等领域的突破。
2016 年，Nvidia 推出了 Pascal 架构，其中包括 Titan X 和 GTX 1080。这些 GPU 提供了巨大的性能提升，使其成为深度学习任务和 4K 游戏的理想选择。
收购与扩张
英伟达意识到了整体解决方案的重要性，多年来进行了多次战略性收购。他们于 2008 年收购了 Ageia，将其物理处理技术整合到英伟达 GPU 中。2011 年，他们收购了基带芯片制造商 Icera，旨在加强其移动计算能力。
可以说，最重要的举措之一是 2019 年以约 69 亿美元收购 Mellanox Technologies。此次合并旨在增强 Nvidia 的数据中心能力，促进更好的数据处理和分析。
光线追踪及其他
2018 年，Nvidia 推出了 Turing 架构，通过 RTX 系列向世界推出了实时光线追踪技术。光线追踪是专业 CGI 中使用的一种技术，可以模拟光线与物体的相互作用方式，从而提供前所未有的图形真实感。