在此次GTC 2016期間介紹導入8組Pascal架構Tesla P100加速卡構成的超級電腦DGX-1之外，Nvidia進一步表示期望藉由此類超級電腦協助大量深度機器學習應用，藉此推動結合人工智慧技術的應用服務發展。此外，除了透露目前與HP、Dell等OEM廠商合作之外，目前也與Google、Facebook、微軟、百度等廠商合作，藉此優化各類運算效率需求。
▲導入8組Pascal架構Tesla P100加速卡構成的超級電腦DGX-1
根據Nvidia結構與工程解決方案部門副總Marc Hamilton說明，此次宣佈推出8組Pascal架構Tesla P100加速卡構成的超級電腦DGX-1，除與HP、Dell等OEM廠商合作之外，目前本身也與Google、Facebook、微軟、百度等廠商持續合作，藉由GPU加速方式優化各類運算效率需求。
而此次提出的DGX-1主要針對深度機器學習運算使用，讓合作夥伴能以此縮短原本機器學習所需時間，甚至可及早修正產生錯誤情況，避免最終學習結果與預期不同。
▲Nvidia結構與工程解決方案部門副總Marc Hamilton
以目前透過深度機器學習推動的人工智慧系統，通常需要以大量資料與長期時間讓系統進行學習，如此才能讓系統端能以學習經驗判斷最佳運算選項，而Nvidia提供的超級電腦DGX-1等解決方案，就是希望能更有效率地縮減實際運算時間，如此才能讓各類應用服務以更快速度推出，同時設計廠商也能以更有效率方式調整運算結果、修正誤謬情況，另外也預期可協助設計廠商降低實際所需運算成本。
而針對DGX-1內部藉由NVLink將GPU資源串接成為巨大演算元件，未來是否計畫進一步以此建立GPU與CPU之間溝通管道，而非以傳統傳輸頻寬有限的PCIe介面方式交換資訊，Marc Hamilton則透露目前其實已經著手讓GPU能與ARM架構處理器透過NVLink方式溝通，至於x86架構處理器方面支援部分，則端看諸如Intel等廠商是否願意開放原始編碼。
此外，針對DGX-1設計形式與Tesla P100以CoWos封裝設計，是否仍針對現有伺服器設計提供升級方案，Nvidia方面則認為仍以合作夥伴本身需求而定，但從DGX-1實際對應運算量來看，目前除了採用NVLink方式串接GPU資源，似乎也沒有更好的方式。
至於與OEM廠商合作以DGX-1為設計基礎的合作產品須等到今年第三季才能出貨的原因，Marc Hamilton說明主因在於DGX-1因為整體設計架構相比傳統伺服器較為不同，因此實際生產過程相對較難，加上OEM廠商也需要測試、驗證時間，因此均有各自預定時程，例如廣達以DGX-1為設計的客製化伺服器T21W-3U，至少要等到今年7月才會正式供貨。
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