NVIDIA為Data Science資料科學運算在今年GTC2019活動上再度發表了搭載NVIDIA T4 TENSOR CORE GPU的Data Science伺服器與搭載NVIDIA Quadro RTX GPU的工作站，同時也推出了全新的CUDA-X AI運算函式庫來加速各項資料運算的效能表現。
NVIDIA Data Science伺服器最多可搭載4張NVIDIA TENSOR CORE GPU，一共具備1280個Turing Tensor Coresu以及10240個CUDA Cores運算核心以及64GB GDDR6記憶體，最高可達到最高可達到260 TF FP16效能。
目前Amazon AWS 也宣布將在自家的AWS EC2 G4 Instances雲端服務導入 NVIDIA T4 GPU。
另外針對專業科學資料運算分析需求所推出的Data Science工作站則是搭載了兩張NVIDIA Quard RTX 8000繪圖卡，可加速 RAPIDS、TensorFlow、PyTorch 及 Caffe 等系統運算效能，讓開發者可以透過這個工作站所提供的效能快速開發更好的AI模型。
除了硬體方面加持之外，NVIDIA針對Data Science資料科學分析運算也推出了全新的CUDA-X AI 函式庫，其中包含了加速深度學習的cuDNN、加速數據科學與機器學習眼算法的cuML、用於優化訓練模型以進行推理的NVIDIA TensorRT、用於pandas-like API的cuDF、用於執行高性能圖表分析的cuGra以及超過13個以上的其它函式庫。而且只要是具備NVIDIA GPU的任何硬體，像是桌機，工作站，伺服器器，雲端運算或是物IoT物聯網設備都可以搭配CUDA-X AI函式庫來加速各種AI運算應用。
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