英伟达（Nvidia）的 Digits 软件第二版升级本周二刚刚发布，升级带来了图形用户界面，如英伟达加速计算副总裁 Ian Buck 所说，Digits 的本次升级将其可用性扩展到了那些专业和对 AI 熟知的开发者之外。

英伟达期望通过升级这个用于设计神经网络的软件，将人工智能扩展到更大范围内的应用中去。

先前的 Digits 版本仅能通过命令行来控制，这就要求使用 Digits 的开发者熟悉特定的命令，而且还需要跳转到另一个窗口才能知道运行结果。而这次的第二版就加入了图形用户界面。

除此之外，Digits 的升级版现如今不仅支持单处理器平台，它支持的处理器数量最多可以达到 4 个，这对于建立学习模型而言产生了并行计算方面的优势。由于模型能够跑在多个处理器上，相较第一个版本，现在的 Digits 建立模型的速度最多提升了 4 倍。

针对人工智能做应用方面的扩展，本身就需要更为强大的运算能力。在过去的 10 年中，英伟达就致力于 GPU 对通用计算的加速，在大型系统中的意义更大——在这方面，英伟达是有优势和基础的。

深度神经网络，或者叫深度学习网络，实际上也就是帮助计算机识别实物或者某些现象的软件模型。近些年来，这种技术已经成为诸如目标分类、语音识别、癌细胞检测等任务加速进行或重新定义的基础。英伟达发布 Digits 就是期望在建立深度学习系统的问题上，能够省略掉人们很多不必要的工作。

Digits 软件多处理器的一个典型应用就是雅虎，雅虎发现它对于建立起神经网络、对 Flickr 上的照片做自动标记的周期，从 16 天缩减到了 5 天。

除了更新 Digits 之外，英伟达另外也更新了其他的一些软件，以期在 AI 开发上会显得更为便利。比如说对 CUDA 并行编程平台与应用编程界面的升级，现如今它已经支持 16 位浮点运算——先前还只支持 32 位。对更小比特位的浮点做支持可让开发者在建模时往系统中塞入更多的数据。此外，英伟达也对 CUDA 深度神经网络库做了升级，这也是为了支持 16 位浮点运算。