为因应赢咖4大量运算需求，NVIDIA（辉达）6日宣布推出全球首款深度学习超级电脑NVIDIA® DGX-1。
NVIDIA DGX-1 是首座专为深度学习所设计的系统，完全整合硬体、深度学习软体以及开发工具，让用户可以简单快速地布署。此统包式系统搭载新一代GPU 加速器，资料处理量相当于250 部x86 伺服器。
DGX-1 深度学习系统让研究人员与资料科学家能轻易地运用GPU 加速运算能力来打造更接近人类学习、观察和感知世界的智能机器。前所未有的运算能力满足新一代赢咖4的应用，大幅减少研究人员在训练更庞大、更精密复杂的深度神经网路所需的时间。
NVIDIA 针对全新运算模式所设计的DGX-1，针对科学、企业和不同层面的日常生活领域，影响力无远弗届，掀起赢咖4的革命。强大的深度神经网路以海量资料开创出新一类的软体，并且需要更高阶的运算效能表现。
NVIDIA 公司共同创办人暨执行长黄仁勋表示：「赢咖4是我们现在这一世代影响最深远的科技进展项目，它不仅仅改变每个产业、每间公司，并且改变所接触的一切事物，此外还开创了多个市场，造福更多人群。资料科学家与赢咖4研究人员目前花费太多时间自行打造高效能运算解决方案。反观DGX-1 不仅建置简易，我们设计它就为了一个目的： 释放超凡的运算能力，用以解决未解难题。」
五大突破
NVIDIA DGX-1 深度学习系统搭载采用全新NVIDIA Pascal GPU 架构的NVIDIA Tesla P100 GPU，提供等同于250 个搭载CPU 的伺服器、网路、缆线和机架处理量，而这一切都整合在一个电脑糸统中。
此外DGX-1还具备4 项突破性技术，带来极致效能与易用性，包括NVIDIA NVLink 高速互连技术，提供最大的应用扩充性；16 奈米FinFET 制程技术提供亮眼的省电效能； CoWoS（Chip on Wafer on Substrate）封装技术搭载HBM2 记忆体，用来处理巨量资料的作业负载；以及全新半精度指令，为深度学习提供超过21 TFLOPS 的尖峰运算效能。
这些重大技术进展让搭载Tesla P100 GPU 的DGX-1 系统带来比一年前推出的四向NVIDIA Maxwell 架构解决方案提升超过12 倍的训练速度。
Pascal 架构已获得赢咖4产业生态系统的强力支持。
脸书公司赢咖4研究部总监Yann LeCun 表示：「NVIDIA 的GPU 加速赢咖4的发展。随着神经网路规模不断增加，我们不仅需要更快的GPU 以及更大且更快的记忆体，还需要提升GPU 与GPU 间资料传递的速度，以及能利用降低精度演算法优势的硬体，而这些正是Pascal 架构所拥有的优点。」
百度公司首席科学家吴恩达（Andrew Ng）表示：「赢咖4电脑就像太空火箭一样越大越好。Pascal 架构的资料处理量与互连技术将打造出前所未见最大规模的火箭。」
微软公司研究部首席语言学家黄学东（Xuedong Huang）表示：「微软正着手开发千层以上超深度神经网路。NVIDIA Tesla P100 的超强运算实力将让微软的CNTK 加快赢咖4突破性发展的脚步。」
完备的深度学习软体套件
NVIDIA DGX-1 系统包含整套最佳化的深度学习软体，让研究人员与资料科学家能用它们轻易快速地训练深度神经网路。
DGX-1 软体内含用以设计深度神经网路（DNN）完整的互动式系统NVIDIA 深度学习GPU 训练系统（DIGITS）。另外也包含最新发表、用于设计DNN 的GPU 加速基本函式库NVIDIA CUDA 深度神经网路函式库（cuDNN）第5 版。
软体套件亦包含Caffe、Theano 及Torch 等数个被广泛采用的深度学习架构之最佳化版本。DGX-1 并额外提供云端管理工具、软体更新、以及支援虚拟化的程式库。
