成就DGX-1，源于五大突破
   NVIDIA DGX-1基于全新Tesla P100 GPU打造，其吞吐量相当于250台基于CPU的服务器，这次，我们把如此庞大的吞吐量囊括到了单个机箱之内。另外四项突破性的技术包括可***大限度提升应用程序扩展能力的NVIDIA NVLink，可带来***节能特性的16nm FinFET制造工艺，可承担繁重数据负荷的HBM2内存以及可为深度学习提供高达21 Teraflops以上的峰值性能的指令集。
这些突破性的技术结合到一起，让配备Tesla P100 GPU的DGX-1系统能够比一年前问世的 NVIDIA Maxwell架构四路解决方案快12倍以上！
 
在人工智能生态系统中广受追捧
   Facebook人工智能研究总监Yann LeCun指出，NVIDIA GPU正在加速人工智能的发展进程。随着***网络变得越来越大，我们不仅需要更快的GPU，更高容量、更快速度的内存，而且需要大幅提升的GPU间通信速度以及能够利用低精度算术的硬件。这些正是Pascal所具备的特点。
百度首席科学家吴恩达表示，人工智能计算机就像航天火箭一样，越快越好。Pascal 架构的吞吐量和互联技术将造就出我们所见过的***快的火箭。
微软研究院首席语音科学家黄学东表示，微软正在开发具有1000多层的超级深度***网络。NVIDIA Tesla P100的惊人性能将让微软CNTK能够加速实现人工智能的巨大突破。”
 
***的深度学习软件
   NVIDIA DGX-1包含一整套优化的深度学习软件，这些软件让研究人员和数据科学家能够快速而轻松地训练深度***网络。它包括NVIDIA深度学习GPU训练系统（DIGITS），这是一款完整的，可交互的系统，可用于设计深度***网络（DNN）。它还包括新发布的NVIDIA CUDA 8以及深度***网络库（cuDNN）第5版。
   DGX-1还包括多个使用广泛的深度学习框架的优化版本，如Caffe、Theano 以及 Torch。此外，DGX-1 还可以访问云管理工具、软件更新以及用于容器化应用程序的资源库。