Nicht immer sind bestehende Visualisierungs-Frameworks ausreichend, um den hohen qualitativen Anforderungen gerecht zu werden, z.B. bei der Echtzeit-Visualisierung von Wellen. Oder es existieren noch keine geeigneten Frameworks beispielsweise für Visualisierungen auf eingebetteten Systemen per OpenGL ES. Spezielles Know-how ist erforderlich, um die Fähigkeiten moderner Graphikkarten voll auszuschöpfen, z.B. erlaubt die neue GPGPU-Technologie für Graphikadapter Compute Unified Device Architecture (CUDA) aufwändige parallelisierbare Berechnungen sehr schnell durchzuführen. Ausgestattet mit den Grundfunktionen zur parallelen Berechnung, lassen sich nicht nur Visualisierungs- und Bildverarbeitungsaufgaben, sondern auch beliebige Algorithmen hoch effizient auf der Graphikhardware ausführen. Zu den Kompetenzen unserer Netzwerkpartner gehören die OpenGL Shading Language und CUDA zur freien Programmierung von Nvidia-Graphikkarten.