标题“NVIDIA深度学习计算平台六个月内实现10倍性能提升”所指的知识点是NVIDIA在深度学习计算领域所取得的显著成就。描述中提到NVIDIA公布的其深度学习计算平台在短短六个月内实现了十倍性能提升，这背后涉及的关键技术进步包括：
1. **GPU技术的提升**：文中提及的NVIDIA Tesla V100 GPU是数据中心中最强大的GPU之一，其性能的显著提升是NVIDIA平台整体性能提升的关键。2倍内存提升意味着在处理大规模深度学习工作负载时，系统能够加载和处理更多的数据，从而加速训练和推理过程。
2. **GPU互联技术NVSwitch**：NVIDIA推出的NVSwitch是GPU互联领域的一次革命性进步。它允许多达16个Tesla V100 GPU以2.4TB/秒的速度进行高速互连通信，这一速度是历史性的。这一技术的推出大幅增强了GPU间的通信速度和效率，为深度学习的并行处理和大规模数据集的处理提供了更强大的支持。
3. **软件堆栈优化**：除了硬件性能的提升之外，软件堆栈的更新和优化也是提升性能的重要因素。NVIDIA通过更新软件堆栈，为深度学习算法提供了更优的执行环境和加速机制，从而在不同深度学习框架和应用中实现了性能的跃升。
4. **DGX-2超级计算机**：NVIDIA推出了DGX-2，这是第一款提供每秒两千万亿次浮点运算能力的单点服务器。DGX-2结合了硬件和软件的优化，在深度学习性能上创造了新的标准，其性能相当于300台服务器，体积缩小了60倍，能效提升了18倍。这表明NVIDIA在构建专用深度学习超级计算机方面迈出了重要一步，以更加经济高效的方式解决了深度学习领域的计算需求。
5. **自动驾驶汽车模拟和测试平台**：NVIDIA的DRIVEConstellation是为自动驾驶汽车的开发与测试而设计的模拟系统，它通过模拟器生成的传感器数据流与DRIVE Pegasus AI计算平台相结合，实现了高速、高效的自动驾驶算法测试和验证。这一系统不仅减少了对真实道路测试的依赖，降低了测试成本，还通过“硬件在环”的反馈循环提高了测试的准确性和安全性。
6. **模拟真实驾驶环境**：DRIVE Sim软件的提及表明NVIDIA在模拟真实驾驶环境以测试自动驾驶系统方面取得了技术进展。该软件能生成照片级逼真的数据流，模拟各种天气条件、光线变化和复杂路面情况，对自动驾驶汽车在不同环境下的性能和反应进行测试。
7. **云计算服务和服务器制造商的应用**：NVIDIA平台的广泛采用显示了其在业界的影响力和深度学习领域的领先地位。云计算服务提供商和服务器制造商的采用表明NVIDIA解决方案在工业界的普及和接受度，为NVIDIA进一步的技术迭代和市场拓展提供了有力支撑。
8. **工业自动化与信息化**：文档中提到佰思杰公司推出的基于工业自动化和信息化经验的物联网产品Nebula IoT Enabler 5.0，其与NVIDIA技术的结合显示了深度学习技术在传统工业领域的应用前景，为工业自动化领域带来安全、可扩展性的提升。
综合来看，NVIDIA在其深度学习计算平台上的突破性进展涵盖了硬件设计、系统集成、软件优化和应用场景创新等多个方面。这些进步不仅为深度学习的科学研究和商业应用提供了更加强大的工具，同时也预示着在医疗、交通、科学探索等众多领域即将迎来的革命性改变。
