Народ, существуют ли внешние CUDA(чтоб с ноутом состыковать) или легче пк купить и доложить в него соответствующий GPU? Нужно для параллельных вычислений а не для графики.

Вроде бы внешних нет. Комп с мощной видяхой или игровой ноут (с мощной, по меркам ноутов, видяхой) - вот 2 варианта.

А что - задача на текущем ноуте (если он, конечно, не из разряда нетбуков с их тормозными Атомами) быстро не считается? Гарантируете, что в проге сейчас алгоритм оптимальный, распараллелен на несколько ядер и оптимизирован до предела? А то у меня есть практический опыт - одна моя прога работает в десяток раз быстрее, чем подобные поделки других людей. И на GPU я поэтому не гляжу - если на комповом процессоре 3.5 летней давности (Коре2Дуо 2.13Ггц) могу обсчитывать задачи с несколькими десятками гигабайт исходных данных, то свежий проц (у которого 4 физических ядра вместо моих двух, и которого можно до 4 ГГц погнать - это я даю прикидку для интеловских И5, И7 и более современных их вариантов на ядре СэндиБридж) будет суммарно в 4 раза быстрее, а задач в 4 раза большего размера под него у меня еще пока нет. Тем более, что десятки-сотни гиг данных в память видюхи всё равно не влезут, и вдобавок к подкачке данных с винта добавятся еще и тормоза от перекачки данных в видеопамять.

Так что может стоит еще и Ваши задачи-алгоритмы и способы их программирования-распараллеливания под обычные процессоры обсудить?

Ноут 2-ядерный и их два, можно было бы в сеть объединить, но это не поможет. Задача в обучении нейросети используется библиотека Encog на Java. Там есть автоматический вынос на GPU. Алгоритмы сложные и достаточно быстрые, просто объем+точность=долго. А так не хотелось бы ломать лигику.
Спасибо.

Хочу заметить, что если расчёты в потоке GPU будут длительными , то ноут вас не спасёт.
Нужен ПК c TESLA на борту.