深度学习的方法花了这么长的时间才真正出现，因为这样的方法从计算条件来说是没有办法实现的，此前没有任何计算机可以对这样的网络进行训练，直到GPU出现用于深度学习的出现。这是我讲的为什么我们对这样新的计算模式非常振奋，为什么现在在我们这个计算行业当中这个时刻非常重要。

　　同时这个趋势在未来还会继续，大家要记住我们现在还是5%的错误率，我们希望是0%的错误率。每个人的声音都可以被识别，甚至是做得更好，可以去理解词的语义，所以我们还有很多更大的计算需求。

　　六、AI会自上而下地改变计算系统

　　Pascal是我们针对深度学习进行优化的GPU架构。Pascal的处理器是真正的奇迹，Pascal是一个全新的架构，用立体的晶体管制成，用立体的封装，用3D的堆栈，所有这些使得我们的Pascal架构实现了巨大的性能提升，新的指令级和新的制造制成、新的封装方式，以及新的互联连接方式把多个GPU连到一起，这样它们可以做一个团队来开展工作。我们花了3年的时间，1万个人年的投入，完成了这项我们自己史上最大的工作。

　　我们也认识到处理器还只是开始。在AI计算这块有这样一个新的计算模式，计算系统架构也会发生变化，处理器的设计会发生变化，算法会发生变化，我们开发软件的方式会发生变化，系统的设计也会发生变化。

　　我们有一个新的超级计算机，在一个盒子的大小之内，这就是叫DGX-1，替代了大约250台服务器，整个数据中心都缩成了一个小盒子的大小。这个超级计算机完全是重新设计的。看一下我们处理器的成就再加上DGX-1，使得我们在一年之内的性能有65倍的提高。相比较这个Alex第一次用我们GPU来训练他的网络的时候，这是65倍的提高。这比摩尔定律的速度要快很多，比整个半导体的发展要快很多，比任何其他的在计算的进步方面要快很多。