• 特点一

  NVIDIA 的深度学习优势

• 特点二

  加速的 DNN 和训练性能

• 特点三

  快速的人工智能应用程序开发

• 特点四

  为深度学习打造的 GPU

深度学习是人工智能 (AI) 中发展迅速的领域之一，可帮助计算机理解大量图像、声音和文本形式的数据。利用多层次的神经网络，现在的计算机能像人类一样观察、学习复杂的情况，并做出相应的反应，有时甚至比人类做得还好。这样便提供了一种截然不同的方式，用于思考数据、技术以及人类所提供的产品和服务。

NVIDIA 的深度学习优势

NVIDIA 是加速深度学习发展方面的先行者，多年来一直致力于开发深度学习软件、库和工具。为训练诸如图像、笔迹和声音识别等颇具挑战的应用程序并加快训练速度，目前的深度学习解决方案几乎完全依赖 NVIDIA GPU 加速计算。采用 NVIDIA GPU 的深度学习系统具有以下优势：

加速的 DNN 和训练性能

NVIDIA GPU 特别擅长处理并行工作负载，可让网络提速 10-20 倍，从而将各个数据训练迭代周期从几个星期缩短为几天。实际上，GPU 在仅仅三年内便将深度神经网络 (DNN) 的训练速度提高了 50 倍（这一速度远远超过摩尔定律），预计未来几年还将再提高 10 倍。

快速的人工智能应用程序开发

人工智能正以极快的速度进行创新。今天，计算机不仅是在学习，而且是在独立思考。这为机器人、医学和自动驾驶汽车等应用程序领域提供了好时机。您可以快速设计和部署深度学习应用程序，以利用这些不可思议的突破性技术。

IBM与NVIDIA联手开发世界最快的深度学习企业级解决方案——POWER AI

全新IBM PowerAI Software Toolkit与针对IBM Power架构优化的NVIDIA NVLink和GPUDL组件完美结合，在AlexNet with Caffe上能实现两倍的性能突破。

为深度学习打造的 GPU

开发者想要随时随地进行创造和部署。您可以通过世界各地的台式机、笔记本电脑、服务器和超级计算机，以及由 Amazon、IBM 和微软提供的云服务使用 NVIDIA GPU。借助来自 NVIDIA GPU 以及支持软件技术和深度学习专家的支持，现在您可以创建容天为您定制的"即插即用"深度学习解决方案。