針對近年來主推以顯示卡效能加入機器學習效率的運算模式，Nvidia稍早宣布推出巨量演算規模等級 (Hyperscale)的全新加速卡Tesla M40，另外也針對視訊影片內容識別處理需求推出低功耗規格的新款加速卡Tesla M4，預期藉此強化系統機器學習效率，並且帶動人工智慧運算技術成長速度。
對於機器學習應用的市場需求越來越高情況，近年持續主推以顯示卡效能協助機器學習效率的Nvidia宣布，將推出對應巨量演算規模等級的全新加速卡Tesla M40，本身將以Maxwell顯示架構為基礎，配置與Titan X相同的3072組CUDA核心，以及頻寬達288GB/s的12GB GDDR 5記憶體，強調本身可提供7 TFLOPS單精度浮點運算效果、等同Titan X的全天候運作可靠度，以及可透過Nvidia GPU Direct技術執行多節點神經網絡訓練，預計最快將在今年年底內推出。
而針對視訊影片、影像識別或轉檔處理等運作需求，Nvidia也同步推出標榜低功耗運作的加速卡產品Tesla M4，但並未具體公布其細節規格，但有可能以GeForce GTX 950等級顯示卡為基礎，整體功耗約控制在50W-70W左右，藉次對應大量影像內容轉檔、識別，藉此用於廣泛機器學習模式。相較Tesla M40將在年底前推出，Tesla M4預計在2016年第一季內推出。
配合此次推出的Tesla M40、Tesla M4，Nvidia也同步推出包含cuDNN、對應GPU加速的FFmpeg多媒體軟體、Nvidia GPU Direct引擎，以及包含REST API等以GPU加速的Nvidia影像引擎等內容的Hyperscale套件組，方便開發者藉由此類資源打造不同應用加速卡的機器學習系統。
