在刚刚召开的GTC 2015大会上，NVIDIA发布了专门用于加速深度学习研究的桌面级工作平台DIGITS DevBox。这台机器配备了4块NVIDIA最新的TITAN X显卡，并且从内存到电源都做了大幅的优化配置，以实现在当下最出色的深度学习研究的性能。
在刚刚召开的GTC 2015大会上，NVIDIA发布了专门用于加速深度学习研究的桌面级工作平台DIGITS DevBox。这台机器配备了4块NVIDIA最新的TITAN X显卡，并且从内存到电源都做了大幅的优化配置，以实现在当下最出色的深度学习研究的性能。
DIGITS DevBox预装了所有数据科学家和研究人员所需的软件，包括DIGITS数据包以及最流行的深度学习框架，比如Caffe、Theano、Torch以及NVIDIA的GPU加速深度学习库cuDNN 2.0。在关键深度学习测试中，DIGITS DevBox可以提供4倍于单块TITAN X的性能，训练AlexNet模型可以在13小时内完成，而最好的单GPU平台也需要超过2天的时间。
DIGITS DevBox的多路GPU系统可大大加速AlexNet、VGG等深度学习分类模型的构建，在提高研究效率的同时，可以让我们更接近揭开正确科学算法的面纱，解惑深度学习之谜。
DIGITS DevBox在Flickr、Facebook等社交网络获得极大好评。其中Flickr的人工智能架构师Simon Osindero表示，“DIGITS让创建深度学习神经网络的工作变得更加简单”，而Facebook研究工程师Soumith Chintala表示，“我从未见过AlexNet能运行得如此之快，配备了Titan X的计算机简直就是一只怪兽，它真是非常的快”。
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