在时隔一月之后，NVIDIA在国内举行了小范围GCT媒体分享会，在本次分享会上英伟达全球副总裁兼中国区总经理张建中先生分享了NVIDIA在未来的战略计划，NVIDIA中国区企业传播高级经理金洋先生为我们展示了此次GCT上NV带给全世界的新技术。

今年NVIDIA（英伟达）的理念就是“深度学习”，本次分享会共分为四个板块，分别是<一款全新的GPU>、<一款超快的迷你超级计算机>、<GPU发展路线图公布>和<自动驾驶汽车>，这些内容都与“深度学习”紧密结合，下面我们就看看分享会的主要内容吧。

全球最强显卡：NVIDIA GeForce GTX TITAN X

这是一款为训练深度神经网络而开发的最强大的处理器，当然它也是一款旗舰机游戏显卡。TITAN X采用了Maxwell GPU架构，结合3,072个CUDA核心，单精度峰值性能为7 teraflops，加上板载12GB显存，在性能和性能功耗比方面是前代产品的两倍。

在TITAN X上能以4K的超高清画质呈现最新AAA级游戏大作的瑰丽画质，可以在开启FXAA高设定的情况下，以每秒40帧运行《中土世界：暗影魔多》，而在9月发行的GTX980上则是30帧。

DIGITS深度学习GPU训练系统

使用NVIDIA DIGITS DEVBOX可让数据科学家与研究人员能利用这套软件便捷地开发处高品质深度神经网络，这套系统采用了全球最快的GPU（TITAN X），集成化的深度学习框架DIGITS，并且拥有更易用的图形化界面。

DIGITS DEVBOX是同类系统收个提供实时监控和可视化功能的系统，用户可以对工作进行微调，它还支持GPU加速版本Caffee，目前，这一框架在中国数据科学家和研究人员中都得到了广泛使用。

GPU发展路线图公布：Pascal GPU架构比现在快10倍

Pascal架构GPU的三大设计特色将大幅提升训练速度，精准的训练更丰富的深度神经网络，犹如人类大脑皮层的资料结构将成为深度学习研究的基础。

使用32GB显存，Pascal架构可进行混合精度的计算任务，将配备3D堆叠显存，提升深度学习应用成的的速度多达5倍。另外搭配NVIDIA的高速互联技术NVLink来连接两个以上的GPU，Pascal架构可将深度学习的速度提升达10倍！

智能驾驶系统：DRIVE CX/PX

智能驾驶系统是NVIDIA基于Tegra X1处理器上心的发展方向，结合最新的CX和PX平台，可以让汽车在仪表显示和自动驾驶方面得到质的飞跃。

目前NVIDIA已经和大众、宝马、奥迪、特斯拉等汽车厂商进行合作，全球已经有450万辆采用NVIDIA核心的智能汽车行驶在路上，未来这一市场还会继续扩大。

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

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。