为帮助数据科学家和开发人员充分利用深度学习领域的机会，NVIDIA已发布了其深度学习软件平台的三个主要更新。它们是NVIDIA DIGITS 4，CUDA深度神经网络库（cuDNN）5.1和新的GPU推理引擎（GIE）。
这三个工具功能强大，使开发人员可以更轻松地在NVIDIA平台上创建解决方案，并使出色的硬件和出色的软件完美匹配。 DIGITS 4：采用全新的物体检测工作流程NVIDIA DIGITS 4采用全新的物体检测工作流程，使数据科学家能够训练深度神经网络，以在大量图像中查找面部，行人，交通标志，车辆和其他物体。
该工作流程允许开发人员开发高级深度学习解决方案，例如卫星图像中的对象跟踪，安全和监视，高级驾驶员辅助系统以及医疗诊断筛选。在训练深度神经网络时，研究人员必须反复调整各种参数，以使训练后的模型达到极高的准确性。
DIGITS 4可以使用一系列调整参数来自动训练神经网络，从而大大减少了创建最精确解决方案所需的时间。 G DIGITS 4的候选版本将于本周上市，并且可以免费下载给参加NVIDIA开发人员计划的成员。
有关更多详细信息，请访问DIGITS官方网站。 CuDNN 5.1：加速VGG和ResNet神经网络：NVIDIA cuDNN可以提供用于深度学习的高性能构建块，并且所有领先的深度学习框架都使用这些构建块。
5.1版可以加快对深度神经网络的训练，例如牛津大学的VGG和微软的ResNet。这两个深度神经网络赢得了2016年ImageNet挑战赛的冠军。
cuDNN的每个新版本的性能都比以前的版本高，这可以加快深度学习神经网络和机器学习算法的最新进展的实施速度。 cuDNN 5.1的候选版本已在今天提供，对于参与NVIDIA开发人员计划的成员可以免费下载。
要了解更多有关或下载该软件的信息，请访问cuDNN的官方网站。 GPU推理引擎：高性能深度学习推理解决方案GIE是用于生产环境的高性能深度学习推理解决方案。
GIE可以优化经过训练的深度神经网络，以实现高效的运行时性能，因此与当今推理工作中通常使用的纯CPU系统相比，它在NVIDIA Tesla M4 GPU系统上的每瓦性能要高出16倍。完成推理工作的时间和功耗是部署深度学习应用程序的两个最重要的考虑因素。
这两个因素决定了用户体验的质量以及部署应用程序的成本。使用GIE，云服务提供商可以在其超大规模数据中心生产环境中以极高的吞吐量更高效地处理图像，视频和其他数据。
汽车制造商和嵌入式解决方案提供商可以在其低功耗平台中部署功能强大且性能极高的神经网络模型。有关更多详细信息，请访问NVIDIA GIE的官方网站。
NVIDIA软件开发套件（SDK）NVIDIA深度学习平台是NVIDIA SDK范围更广的一部分，NVIDIA SDK可以将人工智能，虚拟现实和并行计算（当今计算行业中最重要的技术）集成到一个单一程序。这些软件库，应用程序编程接口（API）和工具被流行的游戏引擎，数百款游戏和GPU加速的应用程序广泛采用。
开发人员在诸如Amazon AWS，IBM Softlayer和Microsoft Azure的云平台上使用它们。并在美国和全球最强大的超级计算机上创建应用程序和服务。
NVIDIA SDK中的工具和库是根据应用领域组织的，从而使开发人员可以轻松，快速地获取他们所需的内容。
这三个工具功能强大，使开发人员可以更轻松地在NVIDIA平台上创建解决方案，并使出色的硬件和出色的软件完美匹配。 DIGITS 4：采用全新的物体检测工作流程NVIDIA DIGITS 4采用全新的物体检测工作流程，使数据科学家能够训练深度神经网络，以在大量图像中查找面部，行人，交通标志，车辆和其他物体。
该工作流程允许开发人员开发高级深度学习解决方案，例如卫星图像中的对象跟踪，安全和监视，高级驾驶员辅助系统以及医疗诊断筛选。在训练深度神经网络时，研究人员必须反复调整各种参数，以使训练后的模型达到极高的准确性。
DIGITS 4可以使用一系列调整参数来自动训练神经网络，从而大大减少了创建最精确解决方案所需的时间。 G DIGITS 4的候选版本将于本周上市，并且可以免费下载给参加NVIDIA开发人员计划的成员。
有关更多详细信息，请访问DIGITS官方网站。 CuDNN 5.1：加速VGG和ResNet神经网络：NVIDIA cuDNN可以提供用于深度学习的高性能构建块，并且所有领先的深度学习框架都使用这些构建块。
5.1版可以加快对深度神经网络的训练，例如牛津大学的VGG和微软的ResNet。这两个深度神经网络赢得了2016年ImageNet挑战赛的冠军。
cuDNN的每个新版本的性能都比以前的版本高，这可以加快深度学习神经网络和机器学习算法的最新进展的实施速度。 cuDNN 5.1的候选版本已在今天提供，对于参与NVIDIA开发人员计划的成员可以免费下载。
要了解更多有关或下载该软件的信息，请访问cuDNN的官方网站。 GPU推理引擎：高性能深度学习推理解决方案GIE是用于生产环境的高性能深度学习推理解决方案。
GIE可以优化经过训练的深度神经网络，以实现高效的运行时性能，因此与当今推理工作中通常使用的纯CPU系统相比，它在NVIDIA Tesla M4 GPU系统上的每瓦性能要高出16倍。完成推理工作的时间和功耗是部署深度学习应用程序的两个最重要的考虑因素。
这两个因素决定了用户体验的质量以及部署应用程序的成本。使用GIE，云服务提供商可以在其超大规模数据中心生产环境中以极高的吞吐量更高效地处理图像，视频和其他数据。
汽车制造商和嵌入式解决方案提供商可以在其低功耗平台中部署功能强大且性能极高的神经网络模型。有关更多详细信息，请访问NVIDIA GIE的官方网站。
NVIDIA软件开发套件（SDK）NVIDIA深度学习平台是NVIDIA SDK范围更广的一部分，NVIDIA SDK可以将人工智能，虚拟现实和并行计算（当今计算行业中最重要的技术）集成到一个单一程序。这些软件库，应用程序编程接口（API）和工具被流行的游戏引擎，数百款游戏和GPU加速的应用程序广泛采用。
开发人员在诸如Amazon AWS，IBM Softlayer和Microsoft Azure的云平台上使用它们。并在美国和全球最强大的超级计算机上创建应用程序和服务。
NVIDIA SDK中的工具和库是根据应用领域组织的，从而使开发人员可以轻松，快速地获取他们所需的内容。