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深度学习正迅速改变计算机科学以及其他学科领域的发展，并对Google、Facebook以及Amazon等大型企业产生了巨大的影响。即使此新兴科学与技术已成为主流，其迅猛发展之势仍然丝毫不减。为服务日益复杂的应用程序及提供高质量结果，神经网络正呈指数级不断深化和复杂化。与此同时，主流交互式应用程序中部署的神经网络也受到推动，以实现更快速的推理和结果预测。
因此，对深度学习性能的需求也在日益增长。Facebook CTO Mike Schroepfer指出：
--Facebook部署的神经网络每秒可处理六百多万预测；
--Facebook内部部署有计算能力超过40PFLOP/秒的GPU，以充分支持组织内的深度学习。
--网络训练速度越快，数据集及模型就可以进行更多迭代，而迭代次数越多，机器学习就越先进。
吴恩达指出，训练百度的某个语音模型即需10 exaflops的计算能力。
神经网络的不断深化与复杂化会极大提升准确性，例如微软的深度残差网络，但训练此类高度准确的神经网络需要大量计算时间，而网络的复杂性亦增加了预测延迟。
NVIDIA DGX-1是一款最新的人工智能超级计算机，旨在满足深度学习训练对性能永无止境的巨大需求。NVIDIA对DGX-1的期望是，为深度学习研究者及数据科学家打造世界上超快速的深度神经网络训练平台，并实现网络快速部署和即插即用。DGX-1架构汲取了NVIDIA在高性能计算领域的丰富经验，以及与各大重要云服务提供商和众多《财富》1000强公司通力合作所获得的在NVIDIA GPU上深度学习框架优化的相关知识。
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