Nvidia为加快AI与深度学习的市场布局，今年罕见推出第一台深度学习专用的超级电脑DGX-1，也使得Nvidia不再像过去一样只单卖GPU卡，而开始也要变成一家能提供整套式GPU专用伺服器的系统设备供应商。所以，Nvidia这次才与广达联手。而广达也因为与Nvidia合作的关係，同时在会场上展示另一款超级电脑原型QuantaPlex T21W-3U，同样可放入最多8张Tesla P100显卡。
今年Nvidia在GTC大会有别于过往只发表新的GPU显卡，反而是跟上火红深度学习与AI热潮而推出了一台深度学习专用的超级电脑DGX-1，虽然这台AI专用伺服器整身只抵一台3U大小的伺服器，却具备有250台x86伺服器组成的运算丛集效能，不只装进了8张Nvidia最新Tesla P100加速卡，还配有一组2路Xeon E5处理器，并经过了软硬体的优化整合，还具备有高速传输能力，Nvidia打算用这台AI电脑助企业开创AI新事业。
变成一家能提供GPU解决方案的伺服器供应商
这台深度学习电脑的出现，对于Nvidia所代表的意义，不仅是一个新尝试，也反应了Nvidia为了要跨入AI与深度学习的特殊伺服器市场，不再像过去一样只单卖GPU卡，而进一步调整既有的GPU产品战略，也开始推出整套式AI专用GPU伺服器，好让自己也变成一家能提供GPU解决方案的伺服器供应商。
儘管，DGX-1今年6月才会在美国推出上市，但已经对于接下来想要跨入深度学习应用的AI新创或传统企业，带了一些新的机会。过去在Nvidia还只单卖GPU卡的时候，企业要进行深度学习训练前，通常得自行将GPU买回后再用多台电脑组成运算丛集，等到将深度学习该有的执行环境都架设好后，才能开始用深度学习来训练运算模型。
然而，企业事先光是要安装和管理这些电脑丛集就相当繁琐，甚至还得动用到专门的人力支援，所以，若是完全没有这类经验和能力的企业要跨入就有很高难度。
但在Nvidia推出这台深度学习电脑以后，则是直接替企业解决了过去不擅长建立深度学习执行环境的难题。企业现在可以选择一台已经帮你组装好的深度学习引擎，买回去安装后就能开始训练神经网路模型。
儘管这样一台深度学机器价值不斐，企业全部得花上将近13万美元，才能将一整套AI专用伺服器买回家，不过再解决了準备深度学习执行环境所需的高门槛后，现在企业可以更专心只作深度学习，而不必担心没有建置的经验或能力不足，甚至靠着机器本身的高度运算能力，企业现在只须用一台深度学习电脑，就能解决得过去得要用多台电脑丛集才能做到的深度学习应用，也有助于让AI变得更普及。
不过光靠Nvidia这家以零组件起家的GPU厂商，未来要变成一家专用伺服器设备商，这并不是一件容易的事，所以，Nvidia也与广达结盟，希望透过双方的合作，来打通跨入专用系统设备市场的重要一步。
这次推出的DGX-1即是双方共同合作展示的最新成果，而广达也因为与Nvidia合作的关係，同时在会场上展示另一台超级电脑原型QuantaPlex T21W-3U，同样可放入最多8张Tesla P100显卡，未来也可用于深度学习与AI方面的用途。
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