NVIDIA 发布全球首款深度学习超级计算机
NVIDIA DGX-1 提供相当于 250 台服务器的深度学习吞吐量，可以满足人工智能的大规模计算需求。
2016 GPU 技术大会 -- NVIDIA 于今天推出了全球首款深度学习超级计算机 NVIDIA® DGX-1™，可以满足人工智能无限的计算需求。
NVIDIA DGX-1 是首个专为深度学习而设计的系统，它实现了与硬件、深度学习软件和开发工具的全面集成，因而可以进行简单快速的部署。它是一种一站式系统，包含新一代 GPU 加速器，可以提供相当于 250 台 x86 服务器的吞吐量。1
DGX-1 深度学习系统使研究人员和数据科学家能够轻松运用 GPU 加速计算能力，创造出可以跟人类一样，学习、观察和感知这个世界的新型智能机器。DGX-1 提供的超强计算能力可以驱动新一代人工智能应用程序，从而可以大幅缩短研究人员训练更大、更复杂的深度神经网络所需的时间。
NVIDIA 设计 DGX-1 的目的在于建立新的计算模型，以为席卷科学界、企业界以及对日常生活的方方面面影响渐增的人工智能革命提供支持。强大的深度神经网络催生了使用大量数据创建的新型软件，而这种软件需要相当高的计算性能。
NVIDIA 首席执行官兼联合创始人 Jen-Hsun Huang 说：“人工智能是人类生活中影响颇为深远的技术进步，它会改变每个行业、每家公司和我们周围的每件事物。它将开辟新的市场，让每个人从中受益。现今，数据科学家和人工智能研究人员在自制高性能计算解决方案方面花费了太多时间。DGX-1 易于部署，专为一个目的而打造，那就是：释放超凡能力，并利用这些能力来解决曾经无法解决的问题。”
基于五大突破
NVIDIA DGX-1 深度学习系统以 NVIDIA Tesla® P100 GPU 为基础进行构建，而该 GPU 基于全新的 NVIDIA Pascal™ GPU 架构。它的吞吐量相当于 250 台基于 CPU 的服务器，如此大的吞吐量及相应的网络、线缆和机架等都封装在一个机箱里。
DGX-1 还采用了其他四项突破性技术，可以更大限度地提高性能和易用性。这些技术包括可以充分提高应用程序可扩展性的 NVIDIA NVLink™ 高速互联技术，可带来超凡能效的 16 纳米 FinFET 加工技术，适用于大数据工作负载的采用 HBM2 的晶圆基底芯片技术，以及可为深度学习提供每秒高于 21 万亿次浮点运算峰值性能的新型半精度指令技术。
这些重大技术进步结合到一起，让配备 Tesla P100 GPU 的 DGX-1 系统的训练速度能够比一年前刚刚问世的 NVIDIA Maxwell™ 架构四路解决方案快 12 倍以上。
Pascal 架构在人工智能生态系统中广受追捧。
“NVIDIA GPU 正在推动人工智能加速发展。随着神经网络变得越来越庞大，我们不仅需要运行速度更快的 GPU（具有更大容量、更快速度的内存），而且需要更快的 GPU 间通信以及能够利用降低精度算法的硬件。这些正是 Pascal 所具备的特点。”Facebook 人工智能研究主管 Yann LeCun 说。
百度首席科学家 Andrew Ng 说：“人工智能计算机就像太空火箭：越大越好。Pascal 的吞吐量和互联能力将会造出我们前所未见的大火箭。”
微软研究院的首席语音科学家 Xuedong Huang 说：“微软正在开发 1000 多层的超级深度神经网络，NVIDIA Tesla P100 的惊人性能将让微软的 CNTK 加速实现人工智能的突破。”
全面的深度学习软件套件
NVIDIA DGX-1 系统包含一整套优化的深度学习软件，能使研究人员和数据科学家简单快速地训练深度神经网络。
DGX-1 软件包括 NVIDIA 深度学习 GPU 训练系统 (DIGITS™)，这是一套完整的交互式系统，可用于设计深度神经网络 (DNN)。还包括新发布的 NVIDIA CUDA® 深度神经网络库 (cuDNN) 版本 5，一个可用于设计 DNN 的 GPU 加速基元库。
DGX-1 软件还包括多个广泛使用的深度学习框架的优化版本 - Caffe、Theano 和 Torch。通过 DGX-1，用户还可以访问云管理工具、软件更新及适用于容器化应用程序的资源库。
系统规格NVIDIA DGX-1 的系统规格包括：
- 每秒高达 170 万亿次的半精度 (FP16) 浮点运算峰值性能
- 8 个 Tesla P100 GPU 加速器，每个 GPU 含 16GB 内存
- NVLink 混合立方网格 (NVLink Hybrid Cube Mesh)
- 7TB SSD DL 缓存
- 双万兆以太网，四路 InfiniBand 100Gb 网络
- 3U - 3200W
适用于 NVIDIA DGX-1 的可选支持服务可以提高生产率，降低生产系统的系统停机时间。通过硬件和软件支持，您除了可以咨询 NVIDIA 深度学习专家，以及使用云管理服务、获取软件升级和更新之外，您的重要问题还能优先得到处理。更多信息请参见 //www.nvidia.com/object/dgx1-support.html。
上市情况
NVIDIA DGX-1 深度学习系统将于 6 月在美国全面上市，其他地区将从第三季度开始上市，大家可以直接从 NVIDIA 购买，也可以从优选的系统集成商处购买。
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关于 NVIDIA® (英伟达™) 公司
自从 1993 年以来，NVIDIA (纳斯达克代码: NVDA) 一直在视觉计算的艺术与科学发展中勇当开路先锋。NVIDIA 公司的诸多技术正在彻底转变显示世界的面貌，使其成为充满互动与探索的世界，这将影响所有人，不论是游戏玩家、科学家还是消费者或者是企业客户。如需了解更多信息，敬请访问 //www.nvidia.cn/object/newsroom_cn.html 和 //blogs.nvidia.cn。
(1)与 Caffe/AlexNet 通过 InfiniBand 互联，在基于双插槽 Intel Xeon E5-2697 v3 处理器系统的集群上训练 ILSVRC-2012 数据集的时间相比。使用 250 节点的估算性能请参考如下链接：https://software.intel.com/en-us/articles/caffe-training-on-multi-node-distributed-memory-systems-based-on-intel-xeon-processor-e5。
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本新闻稿中的部分声明包括但不限于关于以下内容的声明：NVIDIA DGX-1 深度学习系统的影响、性能、益处和可用性均为前瞻性声明，存在风险与不确定性，最终结果可能与预期存在极大差异。可能导致实际结果产生极大差异的重要因素包括：全球经济状况；在制造、组装、包装和测试产品方面，我们对第三方的依赖性；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增强；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；在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 提交给美国证券交易委员会 (SEC) 的报告（包括于 2016 年 1 月 31 日结束的财政年度 Form 10-K）中时常具体说明的其他因素。提交给 SEC 的报告的副本会张贴在公司的网站上且可免费从 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。
© 2016 NVIDIA Corporation.保留所有权利。NVIDIA、NVIDIA 徽标、Tesla、NVIDIA DIGITS、DGX-1、Pascal、Maxwell、CUDA 和 NVIDIA NVLink 均为 NVIDIA Corporation 在美国和其他国家/地区的商标和/或注册商标。文中提及的其他公司和产品名称可能是其相应所有者的商标。功能、定价、供货信息和规格如有变更，恕不另行通知。
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