今天在 GPU 技术大会上，NVIDIA 宣布它正在与领先的原始设备制造商和系统构建商合作，以帮助提供面向数据科学家、分析师和工程师的新工作站。 OEM 和系统构建商以惠普、戴尔和联想等大公司为首，构建集成了 NVIDIA Quadro RTX GPU 和 NVIDIA CUDA-X AI 的系统。 这些新技术将使企业能够做出更快、更准确的预测，同时提高生产力。
这些新工作站专为数据分析、机器学习和深度学习而打造，所有这些都需要 NVIDIA Quadro RTX GPU 和 NVIDIA CUDA-X AI 提供的极致计算能力。 这些工作站非常适合金融、保险、零售和专业服务等领域。 工作站还可以利用加速数据科学软件，例如 RAPIDS、TensorFlow、PyTorch 和 Caffe。
功能和优点包括：
- 双高端 Quadro RTX GPU——采用最新的 NVIDIA Turing GPU 架构，专为企业部署而设计，双 Quadro RTX 8000 和 6000 GPU 使用 NVIDIA NVLink 互连技术提供高达 260 teraflops 的计算性能和 96GB 内存。 Quadro RTX 驱动的数据科学工作站提供处理最大数据集和计算密集型工作负载的容量和带宽，以及海量数据集（包括 VR）的 3D 可视化所需的图形处理能力。
- 数据科学软件堆栈——构建在 Linux 操作系统和 Docker 容器上：
- NVIDIA CUDA-X AI — NVIDIA GPU 加速库的集合，用于加速深度学习、机器学习和数据分析。 CUDA-X AI 包括用于加速深度学习原语的 cuDNN、用于加速机器学习算法的 cuML、用于优化推理训练模型的 TensorRT 以及超过 15 个其他库。 它们与 NVIDIA Tensor Core GPU 无缝协作，以加速开发和部署基于 AI 的应用程序的端到端工作流程。 CUDA-X AI 可以集成到深度学习框架中，包括 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet，以及领先的云平台，包括 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud。
- NVIDIA RAPIDS — 一组用于数据准备、传统机器学习和图形分析的 GPU 加速库分析。
- Anaconda Distribution——通过 Anaconda, Inc.，NVIDIA 正在提供 Anaconda Distribution，这是一种让数据科学家执行 Python/R、数据科学、AI 和机器学习的创新方式。
- 企业就绪 — 与工作站制造商一起进行了测试和优化，以满足关键任务企业部署的需求。
- 可选软件支持——使用 NVIDIA 开发的软件和容器，包括深度学习和机器学习框架，让您高枕无忧。
可用性
面向数据科学家的 NVIDIA 驱动系统可立即从戴尔、惠普和联想等全球工作站供应商以及区域系统制造商处获得，包括 AMAX、APY、Azken Muga、BOXX、CADNetwork、Carri、Colfax、Delta、EXXACT、Microway、Scan、 Sysgen 和 Thinkmate。
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