图形计算领域最近最重大的会议当属不久前在美国闭幕的GTC了，在GTC上英伟达围绕着深度学习与现有产品线展开内容，本周三英伟达中国在北京召开了一场媒体分享会，会议上对这些内容进行了回顾与总结。
● 一款全新的GPU与深度学习
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这款全新的GPU就是最近炙手可热的GTX TITAN X，其拥有80亿个晶体管，3072个CUDA核心，7TFLOPS单精度，高达12GB的显存。它是一款为训练深度神经网络而开发的最强大的处理器，也是当前市场上性能最强的单芯显卡。
在GTX TITAN X上能以4K的超高清画质呈现最新的AAA游戏大作画面，可以在开启FXAA高设定值的情况下以每秒40fps运行《中土世界：暗影魔多》游戏，次旗舰产品GTX 980则只能到30fps。它的性能和功耗比方面都是前代产品的两倍。
GTX TITAN X不仅是目前最为优秀的游戏显卡，其强大的计算性能和336.5GB/s的显存带宽，可支持上百万的数据用于训练深度神经网络。只需不到3天时间便可完成图像分类模型AlexNet的训练，比基于16核CPU的系统快了15倍。
● 一款超快的迷你超级计算机与深度学习
DIGITS DevBox是NVIDIA推出的全球速度最快的桌边型深度学习平台，它配备了4个TITAN X GPU。在关键深度学习测试中，DIGITS DevBox训练AlexNet模型可以在13小时内完成，而最好的单GPU PC也需要超过2天时间。DIGITS DevBox将为诸多研究深度学习的企业提供很好的平台支持。
DIGITS可在安装、配置、训练深度神经网络的过程中为用户提供指导，处理复杂的工作好让科学家能专心在研究活动和结果上。
● GPU发展路线图公布与深度学习
NVIDIA预计与明年推出新的Pascal架构GPU，它将使深度学习应用中的计算速度加快十倍。
Pascal架构GPU将拥有更强大的混合计算能力，它能够在16位浮点精度下拥有两倍于32位浮点精度下的速率的计算速度。
它还采用了3D堆叠显存技术，相比Maxwell将高出三倍的带宽和近三倍的容量，让开发人员能建立更大的神经网络，大大提升了深度学习训练中带宽密集型部分的速度。
● 自动驾驶汽车与深度学习
目前已经有450万辆搭载着NVIDIA TEGRA X1处理器，CX和PX两套系统能够帮助给汽车带来无穷的想象空间。
基于NVIDIA DRIVE PX自动驾驶汽车电脑，我们为汽车注入了强大的视觉处理能力以及深度学习性能，它可以做到对道路上标识、车辆的完美识别，它甚至可以判断前方停泊车辆是否正在开门，以做出绕行、减速等判断，提升自身及行人的安全，让驾驶更加简单。
GPU在深度学习领域为未来的科技生活带来了无限大的想象空间，英伟达作为GPU领导品牌也将引领深度学习的大革命，目前已经有非常多的厂商参与到英伟达的深度学习研发中，在未来，我们的生活会越来越简单，科技改变生活将被赋予全新的意义。■
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