Adobe 、百度、 Netflix 、 Yandex 等社群媒體巨擎和雲端運算大廠都使用 NVIDIA CUDA 架構 GPU加速器，藉由先進的機器學習提供優異的搜尋服務、智慧型影像分析和個人化的電影推薦。
機器學習就如同它的名稱，指的是訓練電腦透過詳細的資料研究進行自我學習，例如藉由分析大量有關狗、雪貂、豺狼、浣熊和狐狸等其他動物學會如何識別狐狸。這跟人類的學習模式是一樣的。
雖然機器學習是一項功能強大的工具，但機器學習演算法需要數千台以 CPU 作為運算基礎的伺服器來檢閱數量驚人的資料。這種作法非常的昂貴，而且也不實際。然而，這卻是很適合 Tesla GPU 加速器的工作。這些 Tesla GPU 加速器是加強版的晶片，其設計的初衷是為遊戲玩家提供在電玩的數位世界中擊殺怪物的有力工具，現在則成為廣泛用於快速且有效率地解決視覺運算問題的方法。
加速Adobe影像分析
深度學習可能是一個令人卻步的名詞，但未來的 Adobe 工具或許會運用這項技術推動各種可能的全新創意功能。例如可以讓應用程式從影像中自動分辨特別的字型，協助使用者選擇適合他們創作設計專案的字型。這些應用甚至可以從一項作品中分辨各種影像特質 (image sentiment) 和設計元素，協助使用者快速找到更多用在類似模式或獨特美學作品中的影像。
Adobe 數位影像工程總監 David Howe ：「我們邁向 Creative Cloud 的發展，也為 Adobe 的創新開啟了一個全新世紀。 GPU 加速的機器學習更開創了令人驚豔的全新功能，它們可以加快創作過程並可讓作品傲視同群。」
Nexflix 、百度、 Yandex
全世界有更多的網路服務公司採用 NVIDIA GPU 加速器：
l Netflix 正為其 由 GPU 訓練的神經網路所產生的影片推薦進行實際測試，分析其 4,000 萬串流服務客戶的影片觀看模式。其目的是要準確地找出新的影片用戶型態，並能隨著時間給更多使用者推薦最適合的影片。
l 中國搜尋和服務龍頭百度是其中一家最早，也最積極部署深度學習產品的公司。百度的服務涵蓋語音辨識和翻擇、光學字元識別 (OCR) 、臉部與物件識別、以內容為主的影像檢索和網路廣告最佳化等。百度的大型深層神經網路採用了 NVIDIA GPU 處理大量的資料，可大幅提升使用者經驗。
l 俄羅斯最受歡迎的搜尋引擎 Yandex 是第一家全面採用 NVIDIA Tesla GPU 來提升網頁搜尋結果品質的公司。Yandex 透過 GPU 加速器即可將搜尋結果的排序模式比僅使用 CPU 搜尋的相關結果加快 20 倍，而這樣的成果可讓每月多達8,100萬的網路搜尋用戶得到關聯性更佳的搜尋結果。
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