2015年1月，NVIDIA与爱奇艺建立了视频深度学习联合实验室。双方将在视频深度学习和媒体云计算领域紧密合作，利用最先进的GPU和深度学习架构，搭建爱奇艺视频创作、分享、服务平台。未来，NVIDIA将继续与重点客户合作建立联合实验室。
百度基于NVIDIA GPU、采用深度学习技术建立的计算机视觉系统Deep Image，在ImageNet图像分类和识别测试中已非常接近人类的水平。腾讯搭建的基于GPU的深度学习平台Mariana，目前已支持了基于语音识别技术的语音输入法、语音开放平台、长按语音消息转文本等产品。这些产品的普及，正改变着人机交互方式，从过往的文本交流方式逐渐进化至图片和语音交流方式。
联合新兴企业 推动深度学习普及
深度学习研究领域的快速发展，也吸引着越来越多初创企业的加入;NVIDIA也正密切关注新兴企业在深度学习研究领域的进展，由NVIDIA举办的每年一次的新兴企业峰会正是他们展示自己创新的舞台。
在GTC2015上举行的新兴企业峰会(ECS)中，北京文安科技作为唯一一家来自中国的企业，另外5家企业共同获得“最值得关注企业”大奖。其将GPU强大的计算性能应用到了智能交通、公共安全等细分行业智能解决方案中，加速了图像智能分析，并实现了更低功耗、更强大的性能和更多的功能，将为未来传统视频监控的智能化提供更多可能。
新兴互联网公司旷视科技通过使用NVIDIA的GPU技术，大幅提高了旗下产品Face++的深度人脸识别的成功率。目前Face++服务平台已经得到了包括美颜相机、魔漫相机等知名APP的应用，并且还将在安防和车辆驾驶等领域发挥作用。
此外，NVIDIA还即将启动针对深度学习相关新兴公司的研讨会培训计划，将在北京、上海等地陆续展开。
深度学习成高性能计算重要应用领域
最近几年，中国的高性能计算产业有了长足发展。基于NVIDIA GPU技术的高性能计算网络，可以大幅度加快深度学习模型的构建，帮助研究和开发人员更好地进行基础研究和实际应用的开发。
北京航空航天大学教授 、国家"十二五 863计划高效能计算机及应用服务环境" 重大项目总体组组长钱德沛教授表示：“过去十多年来，我国高性能计算应用突飞猛进，应用的并行规模从几十个处理器发展到今日的CPU+GPU数十万个核，这不仅反映了高性能计算为国家的科研与产业发展做出了应有的贡献，也体现了信息技术，包括GPU，不断进步的良好态势。在‘十二五’期间，我国的高性能计算将在软件应用、核心技术、系统架构等方面取得新的进步。参加GTC2015，让我们看到了在GPU加速计算支持下，深度学习将掀起新一轮的技术创新浪潮，也将成为高性能计算未来重要的应用领域。”
北京航空航天大学教授 、国家"十二五 863计划高效能计算机及应用服务环境" 重大项目总体组组长钱德沛教授
众多高校研究机构已经开始了这一方向的前沿研究，NVIDIA与上海交通大学共建了基于CUDA的创新中心。上海交通大学高性能计算中心副主任林新华表示：“过去几年来， GPU在我国的各个科研领域中发挥的作用超出了我们的期望，尤其是在高性能计算领域取得了突破性的进展。然而，我们国家在软硬件结合的算法研发和优化上于国外相比还有较大差距。NVIDIA将GPU引入到高性能计算和深度学习，结合大量的全新应用，无疑将大幅缩短这个差距，极大增强我们在软硬结合的算法研发上的综合实力。”
上海交通大学高性能计算中心副主任林新华
如今，深度学习的研究刚刚开始，未来前景的不可限量，同时它的发展也离不开各方面的努力。作为视觉计算的行业领袖，英伟达凭借先进的GPU技术，能够为深度学习的研究提供强大的动力支持。其与各个产业生态链合作伙伴的深入合作，能够全面推进深度学习在各个行业、高校以及研究机构的应用，并建立起深度学习行业的快速发展的生态系统。