业务流程随员工而动，而非颠倒过来。客户服务的工作可在竞争对手抢走客户之前预测这种动向。品牌营销投资产生的投资回报 (ROI) 可以量化。这就是数字化企业，更准确地说是 AI 企业的运营模式 – 您自己设计，但是靠无限量数据来驱动。
我们正在帮助当今的企业利用 GPU 加快研发、供应链和营销业务各个方面的发展，以便实现这些能力。但要实现这个目标，组织需要以超越数据中心范围的方式思考 AI 和机器学习，让每一位研究人员、产品开发人员、业务流程工程师和数据科学家（统称为每一位创新者）能够利用超级计算能力（相当于数百个 CPU 的计算能力）。
挑战很快就归结为成本和规模二者之一。我们最初的 DGX-1 基于 Pascal GPU，在单个机箱中汇集 170 万亿次浮点运算能力，相当于 250 台 x86 服务器的性能。我们最新的 DGX-1 基于 Volta GPU，将此运算能力提升到接近千万亿次（精确地说为 960 万亿次）。作为安装在数据中心中的设备，它可让组织获得自己的 AI 云优势。但在您能以此等规模实现机器学习飞跃发展之前，您企业中的开发人员需要在灵感乍现时快速且毫无障碍地使用 GPU 计算。使组织内的每一位创新者都能从 DGX-1 获益有时可能并不现实。
这意味着需要“重新思考”一些事情，包括：
- 将这种能力延伸到触手可及之处
- 将工具布置到数据所在之地
- 部署可在现有工作模式和工作流程中无缝集成的平台
- 提高其成本效益，使企业中的每一位创新者都有条件使用
那么，假如我们设计出具有以下特征的 DGX-1，又当如何：
- 整洁地摆放在员工的办公桌下
- 实现静音运行，并且可轻松插入标准壁式插座
- 轻松消化迄今为止难以处理的海量数据
- 提供高性价比，让您重视的创新者有条件使用
个人 AI 超级计算机：为创新者新增加的“欢迎套件”
上述“假设”基本上是在描述 NVIDIA DGX Station。这是您组织中负责流程和产品创新的每一个人
都能经济高效地使用的桌边型超级计算机。它改变了我们对负责解决公司最棘手问题的人员应有的标准“装备”（游戏中的说法）所持有的看法。
我们想象不出如今的知识工作者不使用笔记本电脑、智能手机和宽带互联网辅助工作的情景。同样地，倘若您重视的创新者不能使用个人 AI 超级计算机开展工作，也会让人难以想象。有了这个必备工具，他们将会帮助您实现业务数字化、变革客户关系，以及开辟新的收入领域。有关更多信息，请查看我们新的 DGX Station 信息图。
借 SAP 和 NVIDIA 之力打造智能企业
NVIDIA 和 SAP 正在帮助企业认识到 AI 驱动的企业应用程序产生的变革性效应。全球 76% 的交易收入都通过 SAP 系统运行，在帮助企业到达 AI 驱动的创新和业务转型的十字路口过程中，SAP 占据独特的地位。他们的创新中心网络正在帮助各地的企业重新设想从市场营销到设计再到物流等方面的运营，该网络现由 NVIDIA DGX 系统提供技术支持。
在我们最近与 SAP 创新中心网络机器学习总监 Frank Wu 进行的在线研讨会上，我们亲耳听到 DGX Station 使其深度学习训练环境的性能提高了 170 倍。正如 Frank 所说的那样，经过简化的深度学习工作流程和经过提升的训练性能正在帮助 SAP 创建 AI 驱动的新型业务应用程序，例如：
- Service Ticketing，利用深度学习将客户帮助请求智能转交给适合的代理，以便加快问题解决速度。
- SAP Brand Impact，可让公司衡量品牌营销投资对 ROI 的影响。
此外，Frank 还分享了让他的 SAP 创新中心网络团队着迷的 DGX Station 的关键优势，包括：
- 动态加速神经网络训练，将数天的训练提升为近乎实时迭代
- 利用 NVIDIA Docker 获得简单体验，以及轻松部署和利用 TensorFlow、Theano 和 PyTorch 等经过优化的 NVIDIA 框架
- 能够支持多个团队远程访问 DGX
- DGX Station 提供针对办公室进行优化的静音用户体验
如需了解有关 SAP 如何利用 NVIDIA DGX Station 帮助企业实现业务转型的更多信息，请查看在线研讨会重播。