在人工智能领域研究中，GPU 被广泛应用于加速深度神经网络的训练与推理。对于初入深度学习领域的开发者，如何方便地配置一套深度学习开发环境及工具，使其能够满足科研或开发工作中的各类需求，是初学者经常遇到的**个难题。

P100 SXM2GPU计算卡专为办公室及场所设计，深度学习堆栈基础上构建。适用范围：GPU高性能计算、深度学习、科学计算，同时运用GPU与CPU服务器的数据中心。

Pascal 架构带来巨大的性能飞跃

NVIDIA Pascal 架构使 Tesla P100 能为 HPC 和超大规模工作负载提供卓越性能。凭借每秒超过 21 万亿次的 16 位浮点 (FP16) 运算性能，经过优化的 Pascal 为深度学习应用程序带来了令人兴奋的新可能。Pascal 还可为 HPC 工作负载提供超过 5 万亿次的双精度浮点运算和 10 万亿次的单精度浮点运算能力。

通过采用 HBM2 的 CoWoS 技术实现更高效率

通过加入采用 HBM2 的晶圆基底芯片 (CoWoS) 技术，Tesla P100 将计算性能和数据紧密集成在同一个程序包内，提供的内存性能是 NVIDIA Maxwell™ 架构的三倍以上。这大幅缩短了为数据密集型应用程序算出解决方案的时间。

NVIDIA NVLink 让超大规模的应用成为现实

互连技术通常制约着性能。创新的 NVIDIA NVLink 高速双向互连技术能跨越多个 GPU 扩展应用程序，其性能比当今的一流技术高 5 倍。

页面迁移引擎使编程更简单

页面迁移引擎可使开发人员从管理数据移动的工作中腾出时间，将精力更多地放在计算性能的调整上。应用程序现在可以突破 GPU 物理显存的容量限制，达到几乎无限量的显存。

适用于具备强扩展能力的 HPC 的 NVIDIA Tesla P100

利用搭载 NVIDIA NVLink 技术的 Tesla P100，快如闪电的节点可以显著缩短为具备强扩展能力的应用程序提供解决方案的时间。采用 NVLink 技术的服务器节点可以 5 倍的 PCIe 带宽互联多达八个 Tesla P100。这种设计旨在帮助解决在 HPC 和深度学习领域拥有极大计算需求的全球重大挑战。

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