随着英伟达(NVIDIA)对数据中心内低能耗CPU(特别是采用基于ARM架构芯片的服务器)兴趣的增加，它似乎也在尝试向数据中心处理器市场进军。英伟达旗下广受欢迎的Tegra便是一款基于现一代ARM技术的处理器，它集成了ARM架构处理器和Nvidia的Geforce GPU，并内置了其它功能，产品主要面向小型设备。
根据NVIDIA首个通用CPU开发计划“丹佛项目”的技术目标，英伟达在今年年初宣布的计划是为了将全线的NVIDIAGPU技术，从相对较落后的Tegra到HPC聚焦的Tesla，共同合并到组合套装中。该套装具有多个ARM内核及GPU，它的主要作用是维持由ARM内核所提供的功率效率，并且主要是以移动设备为重点。
虽然看起来在功率效率中会有很多的发挥作用的元件，其实是非86服务器在为云服务，NVIDA在构建系统方面具有丰富的经验，这些系统可以通过并行处理来交付性能，特别是采用他们的Tesla处理器，该处理器是超级计算机环境高端水平的优秀代表。通过这方面的经验，可以帮助他们利用ARM内核，很好的设计服务器，如果再加上NVIDA的GPU，就可以使他们能够提供广泛范围的应用服务，远远超过了ARM在数据中心展望的那些相对简单的任务。
随着云程序的运用，现在可以建立超规模的模型，通过云服务来增加应用程序的性能。与基于X86架构的传统高性能数据中心服务器相比，NVIDIA所具有的构建大规模并行计算系统方面的经验，能使其在非常节能的系统中提供具有竞争力的应用软件性能。
如果他们能够提供，比如说一个叶片系统，在型号上具有灵活性，可以使你通过在系统中(所有其他的组件保持不变)添加或者削减叶片来选择合适的性能和应用软件，并且与传统服务器相比，具有同等性能的节电水平，那么他们将必定会是一个能够令人信服的论证。
这与“构建一个以ARM为基础的服务器，具有很多的CPU，他们的能耗更低，并且可以处理Web服务任务”相比，是不一样的概念;这是一种超规模的处理器，它可以通过并行操作提供企业级水平的计算，同时在功率效率和性能方面也有很多的好处。名副其实的模块化计算机设计，并具有合适的外围设备(网络、存储)，可以通过增加附加的，否则就是相同的处理模块，处理国家最先进的数据中心抛出的任何任务。并且有可能会改变数据中心的工作方式。
