加速深度學習開發， NVIDIA 推出全新工具挹注更高效能

NVIDIA 藉著 CUDA 成功的在超級電腦領域獲得不少國家級系統的青睞，而這幾年機器學習中的 Deep Learning 蔚為風氣， NVIDIA 今年在年度盛會 GTC 也將深度學習作為主打；稍早 NVIDIA 再度宣布他們針對深度學習需求推出多項新技術，包括新一代的深度學習中介軟體 DIGITS 2 ，以及針對深度學習的第三版 NVIDIA CUDA 語言 ( cuDNN3 )，以架構與語言使深度學習效能倍增。

DIGITS 2 深度學習中介軟體具備全新的自動多重 GPU 擴充功能，可將深度學習訓練的工作負載進行自動分派到系統平台中所有的 GPU 進行運算，相較傳統藉由單一 GPU 運算， NVIDIA 以知名的 AlexNet 神經網路模型作為基準，在同樣使用 4 顆 NVIDIA Maxwell 架構 GPU 的 DIGITS DevBox 下， DIGITS 2 對比 DIGITS 的運算效能可快兩倍。

另外 CUDA 語言中針對深度神經網路的 GPU 加速數學常式函式庫 cuDNN 也推出全新的第三版，亦即 cuDNN3 ，主要增加對於 GPU 記憶體 16 位元福點運算資料儲存支援，能夠提升一倍的儲存資料量，並且使記憶體頻寬最佳化，有助於訓練更大型且複雜的神經網路，且 cuDNN3 相較於前一代的 cuDNN2 即便在單 GPU 環境也能大幅提升效能效率，相較下同樣採用單一顆 GTX TITAN X 訓練 AlexNet 也能加速兩倍。

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