，此前意味着用作IBM Power8系统和基于Linux的DGX-1，比特率最低80GB/s。这个系列官方得出的特点如下：统一建模、HPC、图形和设计 – GP100将前所未有的双精度性能与16GB的高带宽内存（HBM2）结合，因此用户可以在设计过程中展开建模，并以前所未有的速度收集细致的多物理场建模。客户需要将两个GP100 GPU与NVLink™技术相结合，并扩展到32GB的HBM2，以在单一工作站上创立可观的可视化计算出来解决方案。
拓展后的Quadro P6000（现场摄制）探寻深度自学 – GP100获取多达20 TFLOPS的半精度计算出来，堪称在Windows和Linux环境中展开深度自学的理想研发平台。将VR构建到设计和建模工作流程中 – VR 证书的Quadro GP100和P4000具备创立详尽、细致、沉浸式环境的能力，需要大规模构建更为宏伟、更为简单的设计体验。尽永照片级真实感设计的优势 – 基于Pascal 架构的Quadro GPU 图形照片级真实感图像的速度为CPU的18倍。创立辽阔的可视化工作区 – 可在多达四个5K显示器上以高分辨率和HDR颜色表明数据。
经济高效地建构超强高分辨率及多显示屏配备 – 通过将多达8个P4000 GPU和两个Quadro Sync II显示卡结合，可通过单一机箱构建多达32个4K显示器的配备。GPU在CAE上的应用于Sandeep GupteCAE(Computer Aided Engineering)指工程设计中的计算机辅助工程。英伟达专业可视化业务高级总监Sandeep Gupte回应：对于这部分用户，大部分是用于类似于Ansys、ABAQUS等分析软件解法简单工程和产品的结构力学性能。大规模的数据计算出来往往让设计分析的过程十分漫长，而如果用于CPU+GPU加快的方案将不会大大的节省运算时间。
GPU 加快计算出来是所指在已完成应用于任务时，同时利用GPU 和 CPU。由于GPU出众的并行任务处置能力，将应用程序中计算出来密集部分的工作阻抗移往到 GPU，同时仍由 CPU 运营其余程序代码。这样，从用户的角度来看，应用程序的运营速度显著减缓。
流言终结者中有一段很有意思的视频，为我们直观的展出了比起于CPU，GPU的并行计算为什么有如此令人震惊的优势。Sandeep荐了个实际的例子，在现场一个构建了一张GP100 的工作站里，工作人员用于ABAQUS对一个模型展开了470万的网格区分和计算出来，由于时间关系，现场未将计算出来已完成。这是因为类似于这样大规模的计算出来，往往必须运营数十个小时甚至是数十天才能已完成。不过Sandeep告诉他(公众号：)，比起仅有用于CPU计算出来的方案，GPU加快可以将计算出来时间将延长为原本的1/3。
GPU在现实物理图形（PBR）上的应用于或许你实在CAE的栗子还过于震惊，在图形图形方面，英伟达中国区销售总监何犹卿回应，目前主流的RenderMan都早已在做到GPU加快平台，因为一帧4K的电影画面，如果还用于CPU图形，必须288小时，而用GPU图形只必须3个多小时。GPU在深度自学上的应用于在深度自学领域，也是高性能GPU大展拳脚的地方，近年来深度自学的大发展除了科学家们孜孜不倦的学术探寻外，和GPU运算能力的突飞猛进也密切相关。
英伟达CEO黄仁勋曾回应：计算机科学家综合 Yann LeCun 的卷积神经网络、Geoff Hinton 的偏移传播算法，以及 Stochastic 的梯度上升训练法，再加吴恩达 (Andrew Ng) 对 GPU 的大规模应用于，来减缓深度神经网络 (DNN) 的运算速度，才增进「深度自学」这项现代人工智能技术经常出现大爆炸般的发展局面。对于人工智能未来将对设计工作产生的影响，Sandeep讲解了一种叫作生成式生产流程的人工智能概念设计方法。比如设计者要设计一把椅子，一般情况下必须通过CAD软件设计出有两三个方案，然后交由决策者自由选择。
而有了人工智能参予后，设计者仅有须要明确提出边界条件，例如顶盖多少，可调多少，尺寸如何等等，人工智能就可以自动分解出有上百种的设计方案可供决策者挑选出，这不但有助遴选出最佳的设计方案，还能大大的延长设计的周期。GPU在VR上的应用于在VR的应用于方面，为消费级玩家所熟悉的Geforce系列更好是针对个人娱乐的应用于，而Quadro系列则是面向专业级的任务。如果意味着是游戏，即便画面的真实感和准确性有些许偏差，也会导致过于相当严重的后果。
但是如果是在工作决策中用于，那么就拒绝画面尽量的细致，这时候就必须Quadro系列显示卡和 Iray VR了。据Sandeep讲解，Iray是Nvidia的一款细致的图形解决方案，现许可给 Dassault Systèmes 和 Autodesk 等软件厂商。
利用 Iray 应用于，相连至 Quadro 视觉计算出来设备(VCA)后，就可以享用细致的图形体验。把多个 Quadro VCA 融合到一起后，基于光场动态计算出来，操作者模型或场景时还需要捕捉到微小的光线和光线。
QUEST计划Sandeep还提及英伟达首次在国内发售了QUEST计划（Quadro Embedded System Program），即基于Quadro的嵌入式系统计划，针对高性能嵌入式系统的开发者，研发企业可以申请加入此计划，英伟达将和他们合作设计限于于他们解决方案的GPU。除此之外，英伟达还不会获取设计包在（Design Kit）、SDK、样本代码、训练等。该项目免费，并且没设置申请人数量的容许，但是由于致力于一起打造出品质、可靠性和性能兼备的高性能嵌入式解决方案，所以英伟达在合作伙伴的甄选上不会较为慎重。
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