Microsoft“CNTK（认知工具包）是许多培训计算机学习的平台中的一个，它是升级的。
 
CNTK驱动Microsoft Services Cortana和Skype语言翻译，它在语音识别任务中拥有90％以上的准确性。微软即将发布升级的CNTK Toolkit，一个硬件制造商想要确保工具包最适合其硬件。
 
NVIDIA正在与Microsoft合作，优化其GPU开发工具的CNTK。这些公司创建了一组深入学习的算法和库，将加速CNTK，以在GPU上执行类似图像和语音识别的AI任务。
 
像CNTK这样的深度学习工具是Sandboxes，其中开发人员可以为计算机创建模型来解决特定问题。最终目标是建立一个训练有素的模型，可以准确地执行特定任务，例如通过大量的医疗数据进行洗牌以诊断疾病。
 
基于输入，研究人员不断修改模型和调整参数。一个这样的调整优化了神经网络连接以获得更好的A.i。能力和更多GPU和服务器缩放培训模型。
 
计算机模型的培训可以运行日期，需要强烈的计算马力。GPUS电源深入学习谷歌和Facebook的公司，微软允许一些客户作为其天蓝色云服务的一部分测试GPU。更新的CNTK工具将在Microsoft“S Azure N系列云产品上更快地运行，该云产品在基于NVIDIA的旧开普和麦克斯韦体系结构上的GPU上运行。
 
可以使用NVIDIA的DGX超级计算机购买更新的CNTK工具，该计算机费用为129,000美元，并根据最新的Pascal架构拥有八个Tesla P100 GPU。
 
NVIDIA加速计算副总裁Ian Buck表示，NVIDIA一直与即将到来的CNTK发布的GPU深度学习图书馆合作。