英伟达的GTC大会：2小时发布5大AI新品 股价暴涨17%

性能对比  

这是Tesla K80、P100与V100三代架构的性能对比。在Caffe2、Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）、MXnet三大框架上，V100 取得了数倍的性能提升。以Caffe2为例，训练时间由K80的40多小时，缩减到V100的不到10小时。

DGX-1V、DGX Station和HGX-1

深度学习超级计算机DGX-1也把GPU升级为Volta，这便是DGX-1V。

它内置八块Tesla V100，运算能力为惊人的960 Tensor TFLOPS。老黄表示，过去Titan X需花费八天训练的神经网络，用DGX-1V只需八个小时。它相当于是“把400个服务器装进一个盒子里”。

售价149000美元，即日起接受预定，第三季度出货。

DGX Station则是缩小版的DGX-1V，老黄称其为“Personal DGX”，堪称是终极深度学习PC。英伟达内部已经使用很久，每个工程师要么有DGX-1V，要么有DGX Station，再要么两个都有。这次，老黄决心把它推向市场。

它内置四块Tesla V100，运算力因而是DGX-1V的一半。1500W功耗，使用水冷。售价69000美刀。

另外一个基于Tesla V100的新硬件产品是HGX-1。这是英伟达与微软合作开发的公有云服务器。老黄声称，这是业内首个堪称标杆的云图形加速器。它内置八块Tesla V100，设计时就考虑了公有云服务器必需的多种任务处理与全能性。

英伟达GPU云

“这是世界上首个混合深度学习云平台”，老黄说。 

每一名深度学习工程师大概都深有体会：在一台设备上创建、设置开发环境并不是一件省心的事。这花费的时间可能是整整一天，可能是一个星期、一个月，也可能灰心丧气干脆放弃。

为解决这一开发者的痛点，英伟达推出了GPU云。它的亮点非常直接——在几分钟内设置好本地开发环境。而这，只需要打包下载一整套英伟达优化、整合好的深度学习软件包。开发者所有需要的库和框架都包含在内，并且用容器NVDocker隔离。

它支持全部深度学习开发框架。当然，为利用云端成白上千GPU的强大计算力，开发者可一键在英伟达GPU云设立开发环境，上传工作进度。

英伟达GPU云将在七月公测。