基于GPU并行处理的优势，Tesla P100能够实现数百CPU服务器节点性能。DGX-1采用NVIDIA新Pascal架构的Tesla P100显卡系列，数据处理速度是NVIDIA 此前Maxwell架构——才刚于2014年推出 ——显卡系列的12倍。据NVIDIA官网消息，DGX-1共装入8组各内建16BG存储器的Tesla P100显卡，配置英特尔 E5-2698 v3 处理器，7 TB的SSD硬盘用作深度学习高速缓存，系统存储器部分最大可支持512GB DDR4的内存容量，半精度条件每秒浮点运算峰值性能170万亿次，运算能力相当于250台X86服务器搭建的机群。不过，这台超级计算机的功耗高达3200W，让新智元记者认为其能效比或许是个问题。
在NVIDIA官方新闻中，Facebook人工智能实验室负责人Yann LeCun在评论Pascal架构时表示：“NVIDIA GPU正在加速人工智能的发展进程。随着神经网络越变越大，我们不仅需要内存更大、速度更快的GPU，也需要大幅提升GPU间的通信速度以及能够利用降低精度进行运算的硬件。这些正是Pascal所具备的特点。”
软件优化
软件方面，DGX-1装载了一套针对深度学习进行优化的软件功能，包括用于设计深度神经网络的NVIDIA深度学习GPU训练系统（Deep Learning GPU Training System，DIGITS），以及最新发布的第5版CUDA深度神经网络库（CUDA Deep Neural Network library，cuDNN）。此外，DGX-1内提供一些优化版的广泛应用深度学习框架，如Caffe、Theano、Torch。系统还搭配一套云端存取管理工具、软件更新，以及一个容器化应用库。
测试结果
NVIDIA 在硬件和软件领域都对深度学习进行了特别的优化。作为芯片产业的巨头，在年度最重要的GPU技术大会上，黄仁勋演讲超过一半的篇幅都和深度学习相关。 本届GTC技术大会专门发布了深度学习芯片Tesla P100和超级计算机DGX-1，还推出了一系列围绕人工智能和深度学习的相关设备和GPU新品。 芯片是整个智能产业的发动机，也是市场成熟度的关键指标，而且计算能力的飞速发展，意味着芯片制造商必须要在几年之内获得相应的市场回报。NVIDIA 敢于在Tesla P100上投下这笔高达20多亿美元的赌注，可以预计深度学习和人工智能正逐步走向主流市场。
NVIDIA的野心
据参会台湾记者余志浩在iT Home网站报道：黄仁勋在会上频频提到深度学习技术及其将给各个产业带来的颠覆性变革；黄仁勋表示，深度学习技术不止是一种算法或App，更将成为一种全新的计算模式（Computing Model），从而令深度学习成为未来所有企业乃至个人都不能忽视的大事。
黄仁勋透露，NVIDIA与加州大学、斯坦福大学、麻省理工大学等领先科研团队达成合作，将DGX-1提供给后者用于进行深度学习训练。目前P100芯片已经投入量产，预计今年就会在云计算公司启用。此外，IBM、Dell、HP等主流服务器厂商也在生产搭载Tesla P100显卡的服务器，预计2017年第一季度上市。
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