現成的張量
在AWS和Azure CPU和GPU實例上啟動並在幾秒鍾內啟動群集，以最大程度的靈活性。
通過TensorFlow，Keras及其依賴性與Tensorflow的開箱即用，快速開始用於機器學習的Databricks運行時。
使用Tensorflow，Keras和Apache Spark訓練尖端的神經網絡，從一係列低級和高級API中受益。
擴展計算
使用新的Databricks以分布式方式易於擴展計算Horovodrunner。
從加速的硬件支持（Cuda和Cudnn）中受益，可以在最苛刻的工作中獲得更大的表現。
根據您的需求自動擴展資源，並通過將存儲與計算資源分開來控製成本。
