2015年4月15日 — 中國北京 — 為了解決當(dāng)今世界最尖端的技術(shù)挑戰(zhàn)之一，我們剛剛推出了全新的硬件和軟件，將前所未有地提高深度學(xué)習(xí)研究的速度、易用性和功用。

在人工智能領(lǐng)域快速成長的深度學(xué)習(xí)技術(shù)是一項(xiàng)創(chuàng)新的計(jì)算引擎，可應(yīng)用在從先進(jìn)醫(yī)藥研究到全自動(dòng)駕駛汽車的多元領(lǐng)域。

NVIDIA 聯(lián)合創(chuàng)始人、總裁兼首席執(zhí)行官黃仁勛先生在 GPU 技術(shù)大會(huì)的開幕主題演講活動(dòng)上，對在座的四千名與會(huì)嘉賓展示三項(xiàng)將推動(dòng)深度學(xué)習(xí)的新技術(shù)：

NVIDIA GeForce GTX TITAN X – 為訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而開發(fā)的最強(qiáng)大的處理器。

DIGITS 深度學(xué)習(xí) GPU 訓(xùn)練系統(tǒng) – 數(shù)據(jù)科學(xué)家與研究人員能利用這套軟件便捷地開發(fā)出高品質(zhì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

DIGITS DevBox – 全球最快的桌邊型深度學(xué)習(xí)工具 – 專為相關(guān)任務(wù)而打造，采用 TITAN X GPU，搭配直觀易用的 DIGITS 訓(xùn)練系統(tǒng)。

GeForce GTX TITAN X 的另一面

一物兩用：Titan X 不僅可玩轉(zhuǎn)精致的虛擬世界，也可勝任繁重的科研工作

TITAN X 是我們?nèi)峦瞥龅钠炫灱売螒蝻@卡，但也特別適合用于深度學(xué)習(xí)。

我們兩周前在舊金山舉辦的游戲開發(fā)者大會(huì)上讓各位先睹為快 TITAN X 的身影，它以電影《霍比特人》里的史矛戈巨龍為藍(lán)本，播放了一段名為《暗影神偷》精彩的虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)。

在 TITAN X 上能以 4K 的超高畫質(zhì)呈現(xiàn)最新 AAA 游戲大作的瑰麗畫面，可以在開啟 FXAA 高設(shè)定值的情況下，以每秒40幀（40fps）運(yùn)行《中土世界：暗影魔多》（Middle-earth: Shadow of Mordor）游戲，而在九月發(fā)行的 GeForce GTX 980 上則是以 30fps 來運(yùn)行。

采用 NVIDIA Maxwell GPU 架構(gòu)的 TITAN X，結(jié)合 3,072 個(gè)處理核心、單精度峰值性能為 7 teraflops，加上板載的 12GB 顯存，在性能和性能功耗比方面皆是前代產(chǎn)品的兩倍。

憑借強(qiáng)大的處理能力和 336.5GB/s 的帶寬，讓它能處理用于訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)百萬的數(shù)據(jù)。例如， TITAN X 在工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)模型 AlexNet 上，花了不到三天的時(shí)間、使用 120萬個(gè) ImageNet 圖像數(shù)據(jù)集去訓(xùn)練模型，而使用16核心的 CPU 得花上四十多天。

現(xiàn)已上市的GeForce GTX TITAN X 售價(jià)為 7999元人民幣。

DIGITS：通往最佳深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的便捷之路

使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練電腦教自己如何分類和識別物體，是一件繁重又費(fèi)時(shí)的事情。

DIGITS 深度學(xué)習(xí) GPU 訓(xùn)練系統(tǒng)軟件自始至終都將為用戶提供所需數(shù)據(jù)，幫助用戶建立最優(yōu)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，改變上述的局面。

訪問 http://developer.nvidia.com/digits 即可下載DIGITS 深度學(xué)習(xí) GPU 訓(xùn)練系統(tǒng)，這是首套用于設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和驗(yàn)證圖像分類深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多合一圖形系統(tǒng)。

DIGITS 可在安裝、配置和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程中為用戶提供指導(dǎo) – 處理復(fù)雜的工作好讓科學(xué)家能專心在研究活動(dòng)和結(jié)果上。

得益于其直觀的用戶界面和強(qiáng)大的工作流程管理能力，不論是在本地系統(tǒng)還是在網(wǎng)絡(luò)上使用 DIGITS，準(zhǔn)備和加載訓(xùn)練數(shù)據(jù)集都相當(dāng)簡單。

這是同類系統(tǒng)中首個(gè)提供實(shí)時(shí)監(jiān)控和可視化功能的系統(tǒng)，用戶可以對工作進(jìn)行微調(diào)。它還支持 GPU 加速版本 Caffe，目前，這一框架在眾多數(shù)據(jù)科學(xué)家和研究人員中都得到了廣泛使用，用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（參見 Parallel Forall 博客上的《DIGITs: Deep Learning Training System》一文，有更詳盡的說明）。

DIGITS 可在安裝、配置和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程中為用戶提供指導(dǎo)，處理繁重的任務(wù)，使科學(xué)家能夠集中關(guān)注研究和成果。

DIGITS DevBox：全球最快的桌邊型深度學(xué)習(xí)機(jī)器

NVIDIA 深度學(xué)習(xí)工程團(tuán)隊(duì)為了自己的研發(fā)工作而開發(fā)的 DIGITS DevBox，是一套集多項(xiàng)功能于一身的平臺(tái)，能夠加快深度學(xué)習(xí)的研究活動(dòng)。

它采用四個(gè) TITAN X GPU、從內(nèi)存到 I/O，DevBox 的每個(gè)組件都進(jìn)行了最佳化調(diào)試，可為最嚴(yán)苛的深度學(xué)習(xí)研究工作提供高效率的性能表現(xiàn)。

為深度學(xué)習(xí)而生：DIGIT DevBox 的每個(gè)組件都針對深度學(xué)習(xí)研究活動(dòng)進(jìn)行了最佳化調(diào)試

它已經(jīng)預(yù)先安裝了數(shù)據(jù)科學(xué)家和研究人員在開發(fā)自己的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，所需要使用到的各種軟件，包括 DIGITS 軟件包、最受歡迎的深度學(xué)習(xí)架構(gòu) – Caffe、 Theano 和 Torch，還有 NVIDIA 完整的 GPU 加速深度學(xué)習(xí)庫 cuDNN 2.0。

所有這些都集結(jié)在這個(gè)高能效、靜默、運(yùn)行流暢且外形優(yōu)美的軟件包中，只需要普通的電源插座，低調(diào)安置在您的桌下即可。

較早期的多 GPU 訓(xùn)練成果顯示，在關(guān)鍵深度學(xué)習(xí)測試中，DIGITS DevBox 可以提供 4 倍于單個(gè) TITAN X 的性能。使用 DIGITS DevBox 來訓(xùn)練 AlexNet 只要13個(gè)小時(shí)就能完成，而使用最好的單 GPU PC 的話則是兩天，單純使用 CPU 系統(tǒng)的話則要一個(gè)月以上的時(shí)間。