我们面临的最艰巨的难题需要无限的计算动力

　　更智能的医疗

　　人们需要完成计算量极其繁重的研究工作才能开发出更好的抗癌药物

　　更清洁的能源

　　能源行业利用GPU加速的威力来设计更清洁、更高效的燃料

　　更现代的AI

　　越来越复杂，包含数万亿个连接的神经网络能够带来更深刻的理解

　　传统数据中心

　　针对计算需求有限的事务性任务而打造

　　采用多台与复杂网络基础设施互联的市售服务器

　　新型数据中心

　　专为计算需求无止境的任务而设计

　　采用数量更少、速度超快、性能堪比数千台市售服务器的节点来简化网络基础设施

应用性能：计算vs通信

　　网络延迟所耽误的时间以及复杂网络基础 设施上的通信能耗会造成性能效率底下

　　消除瓶颈可以节省时间和能耗。完成任务 所用的时间得到大幅缩短

　　P4 vs P40 vs P100

　　P4专注于提高CPU的推理，也就是逻辑运算效率

　　单精度浮点为5.5 TeraFLOPS

　　INT8指标为22 TOPS

　　内置8GB GDDR5显存

　　2560 CUDA核心

　　支持192 GBPs带宽

　　集成72 亿个晶体管

　　NVIDIA 称 P4 性能是 M4 的四倍，主要负责图像、文字和语音识别

　　P40 专注于提高 CPU 的推理，也就是逻辑运算效率。可将 CPU 推理加速40倍。

　　单精度浮点为12 TeraFLOPS

　　INT8指标(衡量深度学习)为47 TOPS

　　内置24GB GDDR5显存

　　3840 CUDA核心

　　346 GBps带宽

　　集成120 亿个晶体管

　　NVIDIA 称 P40 性能是 M40 的四倍，主要负责图像、文字和语音识别

　　P100专注于加速神经网络的训练速度

　　12倍训练性能 全新NVIDIA PASCAL 架构带来了神经网络训练性能的巨大飞跃

　　1500亿个晶体管 16纳米 FINFET 制造工艺可带来史无前例的节能性

　　3倍内存带宽 采用包含HBM2的CoWoS技术，内存带宽高达NVIDIA MAXWELL架构的3倍，适合处理大数据任务

　　5倍互联带宽 NVIDIA NVLink技术可最大限度提升应用扩展能力

　　21 TFLOPS半精度 全新人工智能在深度学习方面的峰值性能

　　之前，黄仁勋着重表示：

　　P4 专为加速1U OCP服务器而设计，功率仅为50W

　　P40 专为最大吞吐量而设计，能将CPU推理加速 40 倍

　　Tesla P100 与 P4/P40 将在深度学习的训练和推理两端，为数据中心带来端到端的深度学习平台。

　　NVIDIA在人工智能领域已经形成了以Tesla P100和DGX-1为核心的训练系统

　　以P4/P40和Tensor-RT为核心的数据中心推理系统

　　以DRIVE PX 2与Driveworks为核心的智能驾驶体系

　　通过全面布局构建了端到端的深度学习平台。

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