英伟达周二发布了新款芯片TeslaP100，这款芯片能更好地支持深度学习技术。

近几年，人工智能正取得快速发展。在识别图像和语音以及玩游戏等方面，人工智能软件正越来越强大。近期，谷歌的人工智能软件AlphaGo就利用深度学习技术击败了全球顶尖的围棋选手李世石。

深度学习系统会在多个模拟神经元之间传递大量数据。利用P100芯片，计算机科学家可以向人工网络输入更多数据，或是设计更庞大的虚拟神经元网络，从而推动更大的突破。

英伟达联合创始人兼CEO黄仁勋

人工神经网络的发展已有数十年时间，但深度学习的发展还是过去5年中的事。当时研究人员发现，为电子游戏图像显示而设计的芯片可以成为深度学习的基础。图形处理器仍是深度学习的关键，英伟达CEO黄仁勋表示，目前是时候为深度学习技术开发专门的芯片。

在加州圣何塞的发布会上，黄仁勋表示：“我们首次设计了专门用于加速人工智能和深度学习的芯片架构。”他表示，英伟达投入了超过20亿美元研发预算，开发新款芯片。这款芯片集成了150亿个晶体管，大约是英伟达前一代芯片的3倍。而采用新款芯片的人工神经网络的学习速度将达到此前的12倍。

Facebook、微软和其他公司的深度学习研究员此前试用了英伟达这款芯片。他们表示，这款芯片能带来更庞大的神经元网络，从而加速研究进度。

百度的深度学习研究员布莱恩·卡坦泽洛(Bryan Catanzero)表示：“我认为，我们将可以比以往更强大，性能可能会是之前的30倍。”以往，扩大神经网络的规模曾使软件智能性取得重大突破。例如去年，利用更大的神经网络，微软开发的软件在识别照片中对象时击败了人类。

黄仁勋表示，新款芯片目前已经投产。他预计云计算公司将从今年开始使用这一芯片。IBM、戴尔和惠普将从明年开始销售搭载这款芯片的服务器。

他同时发布了一款面向深度学习研究员的特殊计算机，其中集成了8个P100芯片，同时配备了存储芯片和闪存模块。领先的学术研究机构，例如加州大学伯克利分校、斯坦福大学、纽约大学和麻省理工学院已经获得了这款型号为DGX-1的计算机。这台计算机售价为12.9万美元。