导读：英伟达联手Open AI开启深度学习科技 未来将攻坚人工智能领域。在交出亮眼的财报后，英伟达在人工智能领域又有大动作。作为 GPU 领域的绝对主导者，今年早些时候公司专为深度神经网络推出了 Tesla P100 GPU，8 月 16 日，英伟达首席执行官在旧金山向 OpenAI 交付了世界上第一台单机箱深度学习超级计算机——NVDIA DGX-1。
参考《2016-2022年中国人工智能市场专项调查及十三五投资前景预测报告》
在交出亮眼的财报后，英伟达在人工智能领域又有大动作。作为 GPU 领域的绝对主导者，今年早些时候公司专为深度神经网络推出了 Tesla P100 GPU，8 月 16 日，英伟达首席执行官在旧金山向 OpenAI 交付了世界上第一台单机箱深度学习超级计算机——NVDIA DGX-1。OpenAI 是一家非盈利性的人工智能研究机构，由特斯拉创始人马斯克和知名孵化器 Y Combinator 总裁 Sam Altman 联合成立，英伟达此番向 OpenAI 交付首台深度学习超级计算机，意在联手这位科技巨头马斯克，攻坚人工智能领域。
图 1：世界首台深度学习超级计算机
1、强大的深度学习计算性能是英伟达在人工智能领域的核心优势
深度学习是人工智能中发展最迅速的领域之一，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，这种反应有时候甚至比人类做得还好。这样并提供了一种截然不同的技术方式，用于思考数据、技术及人类提供的产品和服务。
表 1：深度学习主要应用领域
英伟达迅速在人工智能领域崛起，是加速深度学习发展方面的先锋，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加快训练速度，目前的深度学习学习方案几乎完全依赖 NVIDIA GPU 加速计算，NVIDIA GPU 的深度学习系统具有以下优势：
加速的 DNN 和训练特性：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，预计未来几年还将提高 10 倍。
快速的人工智能应用程序开发：人工智能正在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。
2、天作之合，为深度学习量身打造的 NVIDIA DGX-1
NVIDIA DGX-1 是英伟达专为深度学习而设计的系统，具备深度学习软件、充分集成的硬件以及开发工具，让开发者能够迅速而轻松地进行开发，它包含新一代 GPU 加速器，吞吐量相当于 250 台 CPU 服务器及其相关的网络、线缆和机架，可将深度学习的培训速度加快 75 倍，将 CPU 性能提升 56 倍。
硬件的计算性能是深度学习的命脉之一，DGX-1 配备了 8 块 Tesla P100 GPU 加速器，拥有高达 170 TFlops 的 FP16 计算能力，可为下一代人工智能领域深度学习应用提供强大的计算性能。Tesla P100 GPU 加速器利用全新的 NVIDIA Pascal 架构打造出速度极快的计算节点，性能高于数百个速度较慢的通用计算节点，利用更少的快速的节点获得更高的性能，能在节省资金的同时，大幅提高数据中心吞吐量。
表 2：Tesla P100 GPU 加速器特性
3、英伟达联手马斯克，人工智能有望再获突破
目前英伟达正处于高速增长势头，主要基于其 GPU 芯片在人工智能上的应用和支持。
此前，英伟达已经与微软、IBM、Facebook 等科技巨头展开合作，这些人工智能领域研究的领先者已经开始逐步在采用英伟达的 GPU 芯片产品。此次英伟达将第一台深度学习超级计算机交付马斯克创立的 OpenAI，OpenAI 将把 DGX-1 用于处理人工智能最棘手的问题上，OpenAI 所开展的研究工作处于人工智能领域的最前沿，在 NVIDIADGX-1 的助力下，在汽车智能驾驶领域有望取得新的突破。正如 OpenAI 首席技术官Greg Br℃kman 所言：“人工智能将会成为人类至今为止所创造的最具积极意义的技术，有望帮助人们解决长期困扰我们的各种挑战。”
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