为了解决当今世界最尖端的技术挑战之一，我们刚刚推出了全新的硬件和软件，将前所未有地提高深度学习研究的速度、易用性和功用。
深度学习 – 一个快速发展的人工智能领域 – 是推动众多计算机创新领域发展的引擎，涉及领域从高级医学和药物研究到自主控制、无人驾驶汽车，范围广泛。
NVIDIA 首席执行官兼联合创始人 Jen-Hsun Huang 在 GPU 技术大会 (GTC) 的开幕主题演讲中，向 4000 位与会者展示了三项有助推动深度学习发展的新技术：
- NVIDIA GeForce GTX TITAN X – 有史以来最强大的处理器，专为训练深度神经网络打造。
- DIGITS 深度学习 GPU 训练系统 – 一款软件应用程序，可帮助数据科学家和研究人员更加轻松、快速地创建高质量深度神经网络。
- DIGITS DevBox – 全球速度最快的桌边型深度学习工具 – 专为相关任务打造，由 4 个 TITAN X GPU 强力驱动，搭载直观易用的 DIGITS 训练系统。
TITAN X 的其他介绍
双重应用：Titan X 既可玩转精致的虚拟世界，又可胜任繁重的科研工作。
TITAN X 是我们最新推出的 GeForce 游戏 GPU 旗舰产品，但它也特别适合于深度学习。
两周前在旧金山召开的游戏开发者大会 (GDC) 上，我们有幸抢先一睹 TITAN X 的芳容，当时这款产品带来的虚拟现实体验着实令人惊艳，演示的名字叫做“暗影神偷”，以巨龙史矛革为基础，取自电影《霍比特人》。
TITAN X 可以在诸多最新 3A 游戏大作中以 4K 分辨率流畅运行。例如，中土世界：暗影魔多发布于 9 月份，与使用 GeForce GTX 980 时 30fps 的效果相比，可在启用 FXAA 的情况下、在高配置下以每秒 40 帧的速率运行。
TITAN X 采用 NVIDIA Maxwell GPU 架构，与旧版相比，它拥有 3072 个处理核心，单精度浮点运算能力最高达 7 万亿次，配备 12GB 板载内存，性能和处理器功率均翻倍。
凭借强大的处理能力和 336.5GB/s 的内存带宽，TITAN X 可穿透用于训练深度神经网络的数以百万计的数据。例如，TITAN X 只用了不到 3 天时间便完成了行业标准模型 AlexNet 的训练，期间使用了 120 万的 ImageNet 图像数据集，相比之下，基于 16 核 CPU 的系统则需要 40 多天。
TITAN X 今起发售，售价仅为 999 美元。
DIGITS：快速轻松搭建最优深度神经网络
利用深度神经网络训练计算机自我学习如何分类和识别物体是一项繁重且耗时的任务。
DIGITS 深度学习 GPU 训练系统软件改变了这一现实，它自始至终都为用户提供所需数据，帮助用户建立最优的深度神经网络。
访问 http://developer.nvidia.com/digits 即可下载。DIGITS 是首个专门用于图像分类的全功能图像系统，可用于设计、训练和验证深度神经网络。
DIGITS 可在安装、配置和训练深度神经网络过程中为用户提供指导，处理繁重的任务，使科学家能够集中关注研究和成果。
得益于其直观的用户界面和强大的工作流程管理能力，不论是在本地系统还是在网络上使用 DIGITS，准备和加载训练数据集都相当简单。
它是同类系统中首个提供实时监控和可视化功能的系统，用户可以对工作进行微调。而且该系统支持 GPU 加速版本 Caffe。目前，这一框架在众多数据科学家和研究人员中都得到了广泛使用，用于构建神经网络（请参阅“DIGITs：深度学习训练系统”获取详细信息，该文章位于我们的 Parallel Forall 博客中）。
DIGITS 可在安装、配置和训练深度神经网络过程中为用户提供指导，处理繁重的任务，使科学家能够集中关注研究和成果。
DIGITS DevBox：全球最快的桌边型深度学习机器
由 NVIDIA 深度学习工程团队为其研发工作开发的 DIGITS DevBox 是一个全功能的、可用于加速深度学习研究的平台。
它采用四个 TITAN X GPU，从内存到 I/O 到电源的每个 DevBox 组件都进行了优化配置，可为最严苛的深度学习研究提供最出色的性能。
为深度学习而生：DIGIT DevBox 的所有组件都针对深度学习研究进行了优化。
它预装了数据科学家和研究人员开发深度神经网络所需的所有软件。其中包括 DIGITS 软件包以及最流行的深度学习框架：Caffe、Theano 和 Torch 以及 cuDNN 2.0（NVIDIA 加强版 GPU 加速深度学习库）。
所有这些都集结在这个高能效、静默、运行流畅且外形优美的软件包中，只需要普通的电源插座，低调安置在您的桌下即可。该研究平台的售价为 1.5 万美元。
较早期的多 GPU 训练成果显示，在关键深度学习测试中，DIGITS DevBox 可以提供 4 倍于单个 TITAN X 的性能。使用 DIGITS DevBox 训练 AlexNet 模型只需 13 个小时，而最好的单 GPU PC 也需要超过 2 天，单 CPU 系统更是需要超过 1 个月的时间才能完成。
详细了解 NVIDIA DIGITS DevBox。