为了解决世界上最先进的技术挑战之一，我们刚刚推出了新的硬件和软件，以提高深度学习和研究的速度、易用性和功能。

深度学习——人工智能领域的快速发展——是推动许多计算机创新领域发展的引擎，涉及从高级医学和药物研究到独立控制、无人驾驶汽车的领域。

NVIDIA首席执行官兼联合创始人Jen-HsunHuang在GPU技术大会(GTC)开幕主题演讲中，向4000名与会者展示了三项有助于促进深度学习和发展的新技术:

NVIDIAGeForceGTXTITANX是历史上最强大的处理器，专为训练深度神经网络而设计。

DIGITS深度学习GPU培训系统——一个软件应用程序，可以帮助数据科学家和研究人员更容易、快速地创建高质量的深度神经网络。

DIGITSDevbox——世界上最快的桌边深度学习工具——专为相关任务设计，由四个TITANXGPU驱动，配备直观易用的DIGITS训练系统。

TITANX的其他介绍。

双重应用：TitanX既能玩到精致的虚拟世界，又能胜任繁重的科研工作。

TITANX是我们最新推出的GeForce游戏GPU旗舰产品，但也特别适合深度学习。

两周前前在旧金山举行的游戏开发者大会上，我们有幸首先看到了TITANX的美丽。当时，这款产品带来的虚拟现实体验真的很神奇。演示的名字叫暗影神秘。它是基于巨龙历史的冲突，来自电影《霍比特人》。

TITANX可以在许多最新的3A游戏中以4K分辨率顺利运行。例如，中土世界：阴影魔法大多发布于9月。与使用GeForceGTX980:30fps的效果相比，FXAA可以在高配置下以每秒40帧的速度运行。

TITANX采用NVIDIAMaxwellGPU架构，与旧版相比，它有3072个处理核心，单精度浮点运算能力高达7万亿次，配备12GB板载内存，性能和处理器功率均翻倍。

TITANX凭借强大的处理能力和336.5GB/s的内存带宽，可以穿透数百万用于训练深度神经网络的数据。例如，TITANX在不到3天的时间内完成了行业标准模型Alexnet的训练，使用了120万个Imagenet图像集，相比之下，基于16个核CPU的系统需要40多天。

TITANX今日发售，售价仅为999美元。

DIGITS：快速轻松地构建最佳深度神经网络。

利用深度神经网络训练计算机学习如何分类和识别物体是一项繁重而耗时的任务。

DIGITS深度学习GPU培训系统软件改变了这一现实，它自始至终为用户提供所需的数据，帮助用户建立最佳的深度神经网络。

访问http://developer.nvidia.com/digits即可下载。DIGITS是第一个专门用于图像分类的全功能图像系统，可用于设计、训练和验证深度神经网络。

DIGITS可以在安装、配置和训练深度神经网络的过程中为用户提供指导，处理繁重的任务，使科学家能够专注于研究和成果。

由于其直观的用户界面和强大的工作流程管理能力，无论是在本地系统还是在网络上使用DIGITS，准备和加载培训数据集都相当简单。

它是类似系统中第一个提供实时监控和可视化功能的系统，用户可以微调工作。此外，该系统还支持GPU加速版本的caffe。目前，该框架已广泛应用于许多数据科学家和研究人员中，用于构建神经网络（请参考DIGITS：深度学习培训系统获取详细信息，本文位于我们的博客中）。

DIGITS可以在安装、配置和训练深度神经网络的过程中为用户提供指导，处理繁重的任务，使科学家能够专注于研究和成果。

DIGITSDevbox：世界上最快的桌边深度学习机。

由NVIDIA深度学习工程团队开发的DIGITSDEVBox是一个全功能的加速深度学习研究的平台。

它使用四个TITANXGPU，优化从内存到I/O到电源的每个DevBox组件的配置，为最严格的深度学习和研究提供最好的性能。>

为深度学习而生：DIGITDevBox的所有组件都对深度学习进行了优化。

它预装了数据科学家和研究人员开发深度神经网络所需的所有软件。包括DIGITS软件包和最流行的深度学习框架:Caffe、Theano、Torch和cuDN2.0(NVIDIA加强版GPU加速深度学习库)。

所有这些都集成在这个高能效、沉默、流畅、美观的软件包中，只需要普通的电源插座，低调地放在你的桌子下。该研究平台的价格为1.5万美元。

早期的多GPU训练结果表明，DIGITSDevbox在关键深度学习测试中可以提供4倍于单个TITANX的性能。使用DIGITSDevbox训练Alexnet模型只需13个小时，而最好的单GPUPC也需要2天以上，单CPU系统需要1个多月才能完成。

详细了解NVIDIADIGITSDevbox。