面向 AI 开发前沿的个人超级计算机
数据科学团队要借助深度学习和数据分析来获取洞见、加速创新，这些都有赖于出色的计算性能。之前，AI 超级计算一直囿于数据中心，这对那些需要在大规模训练前开发和测试深度神经网络的实验造成了限制。现在我们带来了一种新的解决方案，既能支持深度学习实验，又能让 AI 超级计算性能触手可及。
开创性 AI，尽在超静音液冷工作站
现在，一台配备了 NVIDIA®Tesla® V100 32G 的液冷工作站专为办公室及安静场所设计，且能方便地置于桌面。该工作站包含经优化的深度学习软件并可运行热门的分析软件，借助于此，数据科学家和 AI 研究人员可以即刻提高工作效率。
部署Tesla V100的理由
- AI 革命已近在咫尺，每个数据中心都要做好充分的准备。AI 是我们日常使用的消费者服务（例如网页搜索和视频推荐）背后的引擎。AI 可让研究人员分析大量数据，在仅凭模拟无法完全预测各专业领域，如生物信息、药物发现和高能物理等。
AI 正在帮助研究人员 通过聚变反应堆生成 清洁能源（美国普林斯顿大学目前 在使用)
AI 对托卡马克 反应堆（一种磁式聚变 反应堆装置）的中断 情况进行预测和响应。）
AI 加快药物研发速度 (目前基于 CPU 的各种 方法每年可处理多达 两百万种候选药物， 不过佛罗里达大学和 北卡罗来纳大学的研究 人员开发出一种全新 方法：使用基于 GPU 的 深度学习，不到两分钟 便可完成相同工作。)
“对分子能量精确且快速的描述，可引发药物发现和材料科学等许多领域的重大突破。 ANI 可能发起计算化学领域的再一次革命，”
佛罗里达大学的化学研究生 Justin S.Smith 表示。
- NVIDIA® Tesla® V100 是当今市场上为加速人工智能、高性能计算和图形的数据中心 GPU 中的精尖之作。Tesla V100 采用全新一代 NVIDIA Volta™ 架构，可在单个 GPU 中提供高达 100 个 CPU的性能，助力数据科学家、研究人员和工程师解决以前无法应对的难题，也能够在提供超高吞吐量的同时，节约成本。
- 数据中心管理者都面临着同样的挑战 ：如何满足常常会超过系统可用周期的计算资源需求。NVIDIA Tesla V100 可显著提升数据中心的吞吐量并减少节点数量，从而完成更多项任务和提升数据中心效率。
| Thales XGS-V1 | Thales XGS-V2 |
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 Thales XGS-V1 数据表 |
Thales XGS-V2 数据表 |
