正式揭晓首款应用Pascal显示架构的加速卡Tesla P100后，Nvidia进一步宣布推出导入8组Pascal显示架构的深度学习超级电脑DGX-1，其中同时整合硬体、深度学习软体与开发工具组，让开发者能藉由等同250组x86架构伺服器构成运算效能进行各类深度学习、视觉演算等应用，相比传统使用XEON处理器伺服器表现效能，DGX-1可使原本需要150小时的资料学习时间缩减至2小时。

　　Nvidia宣布推出全球第一款结合硬体、深度学习软体，以及开发工具组等资源的深度学习超级电脑DGX-1，其中将以机架式设计整合两组Intel XEON处理器与8组Pascal显示架构Tesla P100 GPU，并且藉由7TB SSD储存元件进行资料暂存缓冲等运算，使其可发挥等同于250组x86架构伺服器构成运算效能，同时藉由全新半精度指令集让深度学习最高效能可达21TFLOPS规模，相比Maxwell显示架构约可超过12倍快的深度学习训练。

　　而DGX-1系统内建完整且可高度客制化的深度学习软体，分别包含Nvidia深度学习GPU训练系统DIGITS，以及最新释出的Nvidia CUDA Deep Neural Network library (cuDNN)第五版等资源。

　　此外，配合新版Nvidia CUDA 8技术，让开发人员能更轻易驾驭Pascal显示架构，并且使用全新图像分析函式库nvGRAPH，藉此应用在诸如机器人路径规划、网路安全，以及运算逻辑分析等领域。而新版GPU加速函式库cuDNN第五版也加入支援Pascal显示架构，藉此加速回馈式类神经网路，并也针对医学研究、油气探勘，以及其他领域所需运算效能进行优化

　　针对Google去年提出开放机器学习框架TensorFlow、加州大学柏克莱分校所提出Caffe、加拿大蒙特利尔大学所提出Theano，以及纽约大学所提出Torch等深度机器学习架构，DGX-1也将提供充足的运算效能与执行效率优化，藉此强化亚玛逊、Facebook、Google或微软等厂商所采用深度学习解决方案。

　　在此次发表内容中，Nvidia也宣布将与麻省总医院 (MGH,Massachusetts General Hospital)临床数据科学中心合作，预期透过DGX-1带动人工智慧系统应用技术，配合深度机器学习方式让研究中心库存超过100亿张的表现型、基因型资料，以及医学影像等资料，藉此建构完整的自动分析系统，协助促进疾病侦测、诊断、照护及资料等管理的进步。

　　至于每组DGX-1建议售价将以129000美元价格开放销售。