后来有了计算机的介入，切割机可以利用CPU来评估钻石的色彩及纯度，然后给出最好的切割建议。这样一来钻石切割的处理速度大大加快，从原来的每天5块提升到了每天70块。

　　如今钻石切割/加工已经是一个庞大的、价值710亿美元的产业，上述处理速度依然不够快。

　　之所以说这么多有关钻石的，是因为NVIDIA也把触角伸到了这个产业。在GTC 2013大会上，NVIDIA解决方案工程师Rupali Deshpande也谈到了GPU在钻石加工产业上的存在，她认为目前钻石加工业既要减少每块钻石的加工时间也要提高同一时间内的加工数量，使用GPU加速辅助设计而非传统的CPU辅助设计有助于应对这个挑战。

　　现在基于CUDA的GPU加速方案已经可以在15分钟内计算出3D钻石的2D投影、找出钻石内的缺陷、加速处理过程中的光线渲染进而确保短时间内切割出完美的钻石。

　　总之，使用GPU辅助之后处理速度达到了CPU辅助的2-3倍，而且也提高了钻石的切割品质，减少了计划时间。

　　Deshpande认为，工业的基础是艺术，而NVIDIA所做的只是帮着提升了加工中的艺术性。

　　也许哪一天妹子们的钻戒上可能就会留下“NVIDIA inside”的标记。

　　就目前所知，Kayla平台的规格是NVIDIA制定的，不过最终的系统由ARM PC厂商推出。Kayla目前的CPU使用的是Tegra 3，通过PCI-E通道与一个没有命名的GPU相连，这个GPU源于Kepler家族，具体规格也没有公布，Anandtech猜测这是一个非常低端的核心，只有1组SMX单元，192个CUDA核心。

　　内存方面，Tegra 3将搭配2GB RAM，这个GPU也会单独配置1GB RAM内存。

　　现在展示的Kayla平台是另一种配置，使用是笔记本上用的MXM插槽，可用于外接。其他厂商会提供使用PCI-E插槽、类似mini-ITX主板的那种规格。整个平台的功耗在10W左右，不过NVIDIA指出未来的Logan平台受益于SoC集成化的优点会将功耗降低一个量级。

　　Kaylay平台被视作一个支持CUDA的ARM开发平台而存在，是在为未来的Logan预热，可以反应NVIDIA未来设计的走向，不过它最大的问题在于跟Logan最终的规格并不一样，Tegra 4的CPU架构都已经从Tegra 3的Cortex-A9升级到了Cortex-A15了，Logan只会更先进。GPU部分也是如此，一代比一代变化更大。因此目前的焦点就集中在了开发者身上，要看他们是否对Kayla提供的规格性能感兴趣了。

　　此外，NVIDIA的Kayla平台不仅支持CUDA，而且也支持OpenGL 4.3规范。由于Kayla和Logan都是基于Kepler架构的，因此GPU的规格支持也会大大超过OpenGL ES 3.0的标准而支持OpenGL 4.3中的曲面细分、Compute Shader、Geometry shader等功能，这意味着NVIDIA将越过OpenGL ES 3.0直接把Logan/Kayla的规范支持提高到了OpenGL 4.3级别，要知道OepnGL是一个完整的规范，OpenGL ES则只是前者的一个子集。

　　最后，Kayla平台将在今年春季上市，NVIDIA也在Developer Zone webpage页面提供了详细的开发说明，有兴趣的开发者可以去看看。

　　还有一个小故事，现在终于弄明白这个平台的开发代号为什么叫Kayla了，因为Kayla是金刚狼Logan的女朋友，是为Logan准备的。

　　虽然我们这里已经过了π日，不过地球另一边还是3月14日，就在这一天美国圣克拉拉大学的研究者Ed Karrels宣布了一项新纪录——他们计算出了π小数点后的第八千万亿位的数字（eight quadrillionth），具体数字就是0，打破了2011年一只来自雅虎的队伍计算出的第两千万亿位（two-quadrillion）的记录。

　　NVIDIA官博兴高采烈地公布了这个消息，原因也很简单，那位研究者使用的并非超级计算机，而是三套配备NVIDIA显卡的电脑，一套是四块GTX 690显卡，一套使用的是两块GTX 680显卡，还有一套是24台使用GTX 570显卡的电脑，这是圣克拉拉大学设计中心的，相比之下创2011记录的平台使用了1000颗CPU组成了计算簇，算是相当大的超级计算机了。

四块GTX 690组成的计算机峰值性能可达22.5TFLOPS，足以位列5年前TOP500中前100位了

　　该团队从去年12月19日开始跑这个测试，到今年1月22日完成第一版测试，用时35天，最初的目标只是跑到2,000,000,000,000,000位。二次复检从1月22日到2月16日进行，用时只有26天，大幅缩短时间的原因之一在于他们升级了CUDA，从最初使用的CUDA 4.0升级到了CUDA 5.0。

　　实际上他已经算出了25位的数字，但是留了一手，现在不会公布这个成绩，未来一旦有人超过他们的记录，他也会用自己的数据来做检验。

　　Ed Karrels会在今年3月19日开始举行的GTC 2013大会上进一步讲解他的运算过程，并发表名为《Computing the Quadrillionth Digit of Pi: A Supercomputer in the Garage》的论文，有兴趣的可以留意下。

新的计算公式

　　另外说一句，π的计算公式有很多种，他使用的是1995年Bailey、Borwein以及 Plouffe发现的新公式，该公式可以不用计算前面的位数就能算出所需要的位数的具体数值。