Livré mardi dernier, Nvidia Digits Version 2 comporte une interface utilisateur graphique, « ce qui devrait permettre d’élargir la base de programmeurs hors du cercle des universitaires et des développeurs spécialisés en intelligence artificielle (AI) », comme l’a déclaré Ian Buck, vice-président de l'informatique haute performance de Nvidia. La mouture précédente ne pouvait être contrôlée que par ligne de commande, ce qui exigeait des connaissances spécifiques et obligeait l'utilisateur à ouvrir une autre fenêtre pour afficher les résultats. La mise à jour de Digits permet également de concevoir des modèles capables de tourner sur plus d'un processeur et de faire travailler jusqu'à quatre puces simultanément pour construire des modèles d'apprentissage. Étant donné que les modèles peuvent fonctionner sur plusieurs processeurs, leur construction est aussi jusqu'à quatre fois plus rapide. Nvidia a un intérêt direct à pousser l’usage de l'intelligence artificielle, laquelle nécessite généralement une importante puissance de calcul. Au cours des dix dernières, le fondeur a vendu ses puces graphiques, conçues à l’origine pour apporter de meilleures capacités d’affichage aux écrans d'ordinateur, comme des accélérateurs matériels stimulant la puissance de calcul des gros systèmes informatiques.

Les réseaux neuronaux profonds, aussi appelés réseaux d'apprentissage profonds, sont des modèles logiciels qui aident les ordinateurs à reconnaître des objets ou d'autres phénomènes spécifiques (les visages par exemple). L’apprentissage de ce qu'il faut chercher se fait selon un processus d’essai et d’erreur. Ces dernières années, les réseaux neuronaux ont débouché sur de nouvelles aptitudes d’intelligence artificielle qui servent par exemple pour des tâches complexes de classification d’objets, de reconnaissance vocale et de détection de cellules cancéreuses. Digits avait été d’abord conçu pour prendre en charge une grande partie des tâches fastidieuses nécessaires à la mise en place d’un système d'apprentissage en profondeur. Yahoo a été l’un des premiers utilisateurs de Digits : la nouvelle approche lui a permis de réduire de 16 à 5 jours le temps de mise en place du réseau neuronal qui lui sert pour étiqueter automatiquement les photos de son service Flickr.

En plus de la mise à jour de Digits, Nvidia a amélioré une partie de sa plate-forme de programmation parallèle et de son interface de programmation d'application CUDA (Compute Unified Device Architecture) pour rendre le développement AI plus convivial. La dernière version est également capable de faire du calcul en virgule flottante à 16 bits, contre 32 bits auparavant. Cette différence permet aux développeurs d’intégrer plus de données dans le système de modélisation. La bibliothèque CUDA Deep Neural Network qui gère les routines communes pour les opérations en virgule flottante à 16 bits a également été mise à jour.