在硬件產品同質化的現代市場，立爾訊在并行異構計算概念出現伊始，就從硅谷將它引進中國，通過與英特爾、英偉達等頂尖IT品牌的長期合作，針對各個科技研發及應用領域推出針對性解決方案，極大促進了中國高性能并行計算的發展。

作為高性能計算新興應用領域，深度學習（Deep Learning）是近年來機器學習的熱點，在圖像識別、語音識別等領域取得了突破性進展，其應用模式采用大數據+深度神經網絡模型相結合，以GPU集群方式對數據或深度網絡模型進行并行化，加速程序執行效率。

利用GPU來加速深度學習，訓練深度學習網絡，可以充分發揮GPU數以千計計算核心的高效并行計算能力，在使用海量數據訓練數據場景下，所耗費時間大幅縮短，占用的服務器也更少。采用GPU集群作為基礎架構搭建深度學習/機器學習平臺，已成為目前該領域首選解決方案，并廣泛應用于互聯網行業。

GPU在高性能計算領域的使用，使得CPU不再是計算芯片的唯一選擇。與CPU相比，GPU具有更強大的計算能力（目前Nvidia最新K80具有4992個core，雙精度浮點計算能力高達2.9TFlops，內部存儲帶寬480GB/s），任務處理模式更為簡單，逐漸應用于高性能計算的各領域，助力行業快速發展。GPU以其強大的計算能力，吸引用戶采用GPU加速應用程序的執行效率，同時GPU還具有成本低、性能高、功耗小等優勢，降低用戶的整體擁有成本。