由惠普、戴尔、联想领衔的全球系统制造商推出集成NVIDIA Quadro RTX GPU和NVIDIA CUDA-X AI的工作站，以大幅提升生产力
美国加利福尼亚州圣何塞—GPU技术大会—太平洋时间2019年3月18日—NVIDIA与全球领先的OEM厂商和系统制造商合作推出强大的全新工作站，旨在助力数百万数据科学家、分析师和工程师更快速、准确地做出业务预测并提高生产力。
该系统专为数据分析、机器学习和深度学习而设计，提供了极强的计算性能和工具，可应对金融、保险、零售及专业服务等领域中的海量数据准备、处理和分析需求。
NVIDIA赋力的数据科学工作站基于强大的参考架构搭建，该架构由两颗高端NVIDIA Quadro RTX™ GPU和NVIDIA CUDA-X AI™加速数据科学软件构成，如RAPIDS™、TensorFlow、PyTorch和Caffe。CUDA-X AI是一个资源库合集，让现代化计算应用能够从NVIDIA的GPU加速计算平台中受益。
NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“数据科学是计算机科学发展最快的领域之一，影响着每个行业的发展。企业都迫切希望能够利用机器学习释放其业务数据的价值，并前所未有地大量聘用数据科学家，而这些数据科学家正需要专门针对其需求设计的强大工作站。我们联手合作伙伴推出了NVIDIA赋力的数据科学工作站，这些工作站基于全新Turing Tensor Core GPU和CUDA-X AI加速库，使数据科学家能够开发出有望实现业务变革的预测模型。”
NVIDIA GPU加速数据科学工作站
数据科学问题涉及海量数据，需要极高的处理能力。NVIDIA赋力的数据科学工作站使科学家能够轻松、快速且准确地进行模型的准备、训练和部署。其特性和优势包括：
- 两颗高端Quadro RTX GPU — 基于最新NVIDIA Turing™ GPU架构，专为企业级部署而设计。借助NVIDIA NVLink®互联技术，双Quadro RTX™ 8000和6000 GPU可实现最高可达260 teraflops的计算性能和96GB的内存。Quadro RTX赋力的数据科学工作站所提供的容量和带宽能够处理最大规模的数据集和计算密集型工作负载，且其图形功能能够满足包括VR在内的大规模数据集的三维可视化需求。
- 数据科学软件堆栈 — 基于Linux操作系统和Docker容器构建：
- NVIDIA CUDA-X AI — 一组NVIDIA GPU加速库合集，用于加速深度学习、机器学习和数据分析。CUDA-X AI包括用于加速深度学习原语的cuDNN、用于加速机器学习算法的cuML、用于优化训练模型以进行推理的TensorRT™、以及其他15个以上的库。它们能够与NVIDIA Tensor Core GPU无缝协作，加速端到端工作流程，以开发和部署基于AI的应用。CUDA-X AI可被集成到TensorFlow、PyTorch和MXNet等深度学习框架中，以及AWS、Microsoft Azure和Google Cloud等领先的云平台中。
- NVIDIA RAPIDS — 一组GPU加速库分析平台，用于数据准备、传统机器学习和图形分析。
- Anaconda™ Distribution — NVIDIA联手Anaconda公司推出Anaconda Distribution，这是一种帮助数据科学家实施Python / R、数据科学、AI和机器学习的新方法。
- 企业级支持 —与工作站制造商一同进行测试和优化，以满足任务关键型企业级部署的需求。
- 可选的软件支持 – NVIDIA开发的软件和容器（包括深度学习和机器学习框架）让用户倍感轻松。
NVIDIA赋力的数据科学工作站让数据科学家能够自由地在本地开展工作，可谓是对NVIDIA的数据科学产品组合的理想补充。
LMT RMS首席数据科学家Mike Koelemay 表示：“NVIDIA赋力的数据科学工作站使我们的数据科学家能够以前所未有的速度在大规模数据集上运行端到端数据处理管线。利用RAPIDS将更多的数据处理管线交予GPU，可缩短模型开发时间，从而更快速地完成部署并获得业务洞察。”
广泛的生态系统支持和采用
NVIDIA赋力的数据科学工作站可以帮助OEM厂商及领先数据科学软件供应商满足对不断增长的GPU加速数据科学功能的需求，并为基于AI展开探索的客户提供强大的全新选择。
了解其他合作伙伴和客户的反馈，如BlazingDB、BOXX、Charter Communications、Datalogue、戴尔、Graphistry、H2O.ai、惠普、Kinetica、联想、MapR、麻省理工学院和OmniSci等，请访问 https://nvidianews.nvidia.com/_gallery/get_file/?file_id=5c8ea5bf2cfac264d16a56e4&ir=1 。
供货
面向数据科学家的NVIDIA赋力的系统现已通过全球工作站供应商供货，如戴尔、惠普和联想，以及区域系统制造商，包括AMAX、APY、Azken Muga、BOXX、CADNetwork、Carri、Colfax、Delta、EXXACT、Microway、Scan、Sysgen和Thinkmate。
关于NVIDIA
NVIDIA（纳斯达克股票代码：NVDA）在1999年发明的GPU激发了PC游戏市场的增长，重新定义了现代计算机显卡，并且对并行计算进行了革新。最近，通过将GPU作为可以感知和理解世界的计算机、机器人乃至自动驾驶汽车的大脑，GPU深度学习再度点燃了全新的计算时代——现代人工智能。更多信息，请访问 http://nvidianews.nvidia.com/ 。
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本新闻稿中的部分声明包括但不限于有关以下内容的声明：全球系统制造商及OEM与NVIDIA合作，集成NVIDIA Quadro RTX GPU和NVIDIA CUDA-X AI；NVIDIA GPU加速数据科学工作站、NVIDIA Quadro RTX GPU和NVIDIA CUDA-X AI的优势、影响、性能、功能和特性；CUDA-X AI使现代计算应用能够受益于NVIDIA的GPU加速计算平台；企业渴望以前所未有的速度释放机器学习和分析的优势并聘用数据科学家；NVIDIA GPU加速数据科学工作站为企业提供处理能力，以构建自己的机器学习模型，大力推进人工智能加速的发展，使数据科学家能够阐释并管理数据，解决复杂问题并提供有价值、具有可操作性的见解；基于NVIDIA技术的数据科学工作站使科学家能够轻松、快速且准确地使用模型；基于NVIDIA技术的数据科学工作站是NVIDIA数据科学产品组合的理想补充；采用NVIDIA技术数据科学工作站使数据科学家能够前所未有地在大型数据集上快速运行端到端数据处理流程，并利用RAPIDS更快速地完成部署并获得业务洞察；采用NVIDIA技术的数据科学工作站可助力OEM和数据科学软件提供商为客户带来强大的新产品选择；以及面向数据科学家的基于NVIDIA技术的系统的可用性等均为前瞻性声明，存在风险与不确定性，且最终结果可能与预期存在极大差异。可能导致实际结果出现极大差异的重要因素包括：全球经济状况；我们在制造、组装、包装和测试产品方面对第三方的依赖性；技术发展和竞争的影响；新产品和技术的发展或对我们现有产品和技术的改良；市场对我们的产品或合作伙伴产品的接受情况；设计、制造或软件缺陷；消费者偏好或需求的变化；行业标准和界面的变化；将我们的产品或技术集成到系统中时意外损耗的性能；以及 NVIDIA近期提交给美国证券交易委员会 (SEC) 的报告（包括但不限于 Form 10-K年报及Form 10-Q季报）中屡次具体说明的其他因素。提交给 SEC 的报告副本会发布在公司网站上且可免费从 NVIDIA 获得。这些前瞻性声明不能保证未来的表现，仅在规定日期有效。除非法律另有要求，否则 NVIDIA 对更新这些前瞻性声明以反映未来事件或环境不承担任何责任。
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