As placas de vídeo modernas (GPUs) foram aperfeiçoadas graças à necessidade de processar exames de tomografia computadorizada.

A evolução das GPUs está intrinsecamente ligada ao processamento de imagens médicas de alta resolução. Nos anos 70 e 80, a reconstrução de imagens de tomografia computadorizada (TC) levava horas para ser concluída por CPUs tradicionais, que processam dados de forma sequencial. A necessidade de diagnósticos mais rápidos impulsionou o desenvolvimento de arquiteturas de computação paralela.Empresas pioneiras na área médica, como a General Electric e a Siemens, investiram em hardware especializado para lidar com algoritmos de retroprojeção filtrada. Esses algoritmos transformam sinais brutos de raios-X em matrizes tridimensionais complexas. Esse tipo de cálculo é matematicamente idêntico ao necessário para renderizar polígonos e efeitos de iluminação em ambientes virtuais 3D.A NVIDIA, fundada em 1993, percebeu que a demanda por visualização científica e médica poderia ser atendida por chips que processam milhares de pequenos cálculos ao mesmo tempo. Em 2007, o lançamento da arquitetura CUDA permitiu que pesquisadores usassem placas de vídeo comuns para acelerar o processamento de imagens de ressonância magnética e tomografias em até 50 vezes. Hoje, a mesma tecnologia que salva vidas em hospitais é a base para o realismo gráfico nos jogos modernos e para o treinamento de inteligências artificiais.