概述

虽然机器学习已经有数十年的历史，但是两个较为新近的趋势促进了机器学习的广泛应用: 海量训练数据的出现以及 GPU 计算所提供的强大而高效的并行计算。  人们利用 GPU 来训练这些深度神经网络，所使用的训练集大得多，所耗费的时间大幅缩短，占用的数据中心基础设施也少得多。  GPU 还被用于运行这些机器学习训练模型，以便在云端进行分类和预测，从而在耗费功率更低、占用基础设施更少的情况下能够支持远比从前更大的数据量和吞吐量。

将 GPU 加速器用于机器学习的早期用户包括诸多规模的网络和社交媒体公司，另外还有数据科学和机器学习领域中一流的研究机构。 与单纯使用 CPU 的做法相比，GPU 具有数以千计的计算核心、可实现 10-100 倍应用吞吐量，因此 GPU 已经成为数据科学家处理大数据的处理器。

开发者想要随时随地进行创造和部署。您可以通过世界各地的台式机、笔记本电脑、服务器和超级计算机，以及由 Amazon、IBM 和微软提供的云服务使用 NVIDIA GPU。借助来自 NVIDIA GPU 以及支持软件技术和深度学习专家的支持，现在您可以创建自己的或"即插即用的"深度学习解决方案。

2012年以来nvidia为深度学习制定硬件加速器及软件开发环境，加上众多开源软件的出现，让深度学习飞速房发展。