这个最新项目将与谷歌的TensorFlow竞争，后者已于去年开源。亚马逊表示，在缺乏大量数据对机器学习系统进行训练的情况下，DSSTNE表现优异，而TensorFlow则擅长处理海量数据。
亚马逊表示，DSSTNE的速度也快于TensorFlow。在数据量较少的情况下，其处理速度是后者的2.1倍。亚马逊之所以开发这款软件，是为了在其零售平台上向用户推荐商品。要实现这一功能，这就必须借助神经网络程序的帮助，但亚马逊进行推荐时未必总能掌握很多数据。
亚马逊的系统之所以能够实现如此快的速度，部分源于它利用了多个GPU的性能。与其他深度学习开源软件不同，DSSTNE可以在很多GPU之间分配任务，而不会因此降低速度和准度。
DSSTNE的常见问题解答板块写道：“这意味着只需要借助1000万独特商品便可提供建议，而无需借助数以亿计的商品实现这一功能。要处理这种规模的问题，其他软件需要利用CPU的计算性能来分析稀疏的数据，导致性能降低了一个数量级，”
亚马逊之所以开放这款软件的源代码，是希望机器学习不仅局限于语音和语言识别领域，而是可以扩大到搜索和推荐等功能中。
“我们希望世界各地的研究人员能够共同改进它，”DSSTNE的常见问题解答板块写道，“但更重要的是，我们希望它能激励更多领域的创新。”
开发者已经可以根据Apache 2.0开源许可在GitHub上下载DSSTNE。
