为数据中心配备全球快的深度学习训练加速器
从图像识别与自然语言处理到神经机器翻译和图像分类，深度学习正在重新定义人类的能力所及。从初创公司到大型 Web 服务供应商，深度学习
现已成为企业发展的基石，使企业能够为终用户提供绝佳的解决方案。
深度学习模型的训练一般需要花费数日到数周时间，这让科学家不得不在精确度与部署时间之间有所取舍。NVIDIA Tesla M40 GPU 加速器基于超
高效的 NVIDIA Maxwell™ 架构，专为提供高的单精度性能而打造。再加上极高的显存密度，这让 Tesla M40 成为了用于深度学习训练的全球
快加速器。
与 CPU 计算系统花费数日的时间相比，Caffe 和 Torch 在 Tesla M40 上处理同一模型仅用了短短数小时：

专为 TESLA 平台而打造的深度学习生态系统
Tesla M40 加速器可为客户提供强大的基础，使其能够利用顶级的深度学习软件和解决方案。NVIDIA cuDNN、DIGITS™ 以及各种深度学习
框架均针对 NVIDIA Maxwell™架构和 Tesla M40 进行了优化，因此可成就下一代机器学习应用。

深度学习软件开发包
NVIDIA cuDNN
cuDNN 可提供 GPU 加速的深度神经网络基元、极低的内存总开销、灵活的数据布局，而且还支持：

• 2D 与 3D 数据集
• 正向和反向卷积例程
• 任意维度排序、跨越以及 4D 张量方法子区域，可轻松集成到任意神经网络中
• 张量变换函数
• 正向和反向神经元激活 (修正线性、S 形、双曲正切)
• 基于语境的 API，以便轻松实现多线程处理
• 自动为卷积选择佳算法
•  
• 新的 NVIDIA GPU 架构

NVIDIA DIGITS
DIGITS 是一款互动深度神经网络开发环境，它让数据科学家能够：

• 设计深度神经网络并对其进行可视化
• 安排、监控以及管理 DNN 训练任务
• 管理 GPU 资源，让用户能够同时训练多个模型
• 在训练的同时可以
• 实时地对精度和损失进行可视化
• 追踪数据集、结果以及经过训练的神经网络
• 在多颗 GPU 上自动扩展训练任务