今天，NVIDIA®（英伟达™）在北京召开了以“GPU计算开启深度学习的大门”为主题的战略发布会，公布了其全球最新发布的针对深度学习的产品和解决方案，同时详细介绍了其作为深度学习研究技术平台的厂商，在中国的深度学习领域和深度学习生态链建设的业务布局和进展。
NVIDIA发明的GPU 是现代视觉计算的引擎，从最初用于游戏娱乐、视觉计算到如今的超级计算、云计算、大数据， GPU正不断释放强劲的计算潜力。现在，GPU已经成为数据中心、超算中心的标配，广泛应用于深度学习、大数据、石油化工、传媒娱乐、科学研究等行业。
在人工智能领域快速成长的深度学习技术是一项创新的计算引擎，可应用在从语音和图像识别、先进医药研究到全自动驾驶汽车的多元领域。得益于GPU的应用，近几年深度学习的精准度大幅提高，GPU加速了深度学习革命。
NVIDIA在本次发布会展示了其面向全球发布的四项有助于推动深度学习发展的新产品和方案，为深度学习的研究提供强大的基础平台和动力支持：
•GeForce GTX TITAN X：全球最快GPU。
•DIGITS DevBox：针对研究人员的深度学习平台
•下一代GPU 架构Pascal：加速深度学习
•DRIVE PX：——用于自动驾驶汽车的深度学习平台。
在硬件方面，为了推动中国企业在深度学习领域的研究，NVIDIA通过与曙光、浪潮等合作伙伴密切合作，为中国的深度学习研究产业链提供平台级支持。
在软件方面，NVIDIA一直在积极推动CUDA开发平台的广泛应用。如今计算正在从“CPU中央处理”向“CPU与GPU协同处理”的方向发展。为了实现这一新型计算模式，NVIDIA在2007年推出了CUDA并行计算架构，专门用于解决复杂的计算难题。目前 CUDA已经成为深度学习计算编程人员的必备工具。NVIDIA与众多高校科研机构合作，共建了近30所CUDA联合创新中心和研究中心。此外其还针对最流行的深度学习框架，如Caffe、Theano、Torch以及，推出了基于这些框架的CUDA工具库。
在应用领域，深度学习的研究将逐渐改变人们的生活方式。NVIDIA与众多科技巨头合作，推出基于GPU的深度学习系统，大幅提高图像、语音识别的准确率，并应用到实际的产品当中。
2015年1月，NVIDIA与爱奇艺建立了视频深度学习联合实验室。百度基于NVIDIA GPU、采用深度学习技术建立的计算机视觉系统Deep Image，在ImageNet图像分类和识别测试中已非常接近人类的水平。腾讯搭建的基于GPU的深度学习平台Mariana，目前已支持了基于语音识别技术的语音输入法、语音开放平台、长按语音消息转文本等产品。这些产品的普及，正改变着人机交互方式，从过往的文本交流方式逐渐进化至图片和语音交流方式。