另一方面，深度学习同样需要与项目相匹配的软件系统。目前， Caffe、TensorFlow、MXNet等深度学习框架均已开源，不同框架意味着不同的侧重： Caffe小巧易上手，TensorFlow支持高并发处理，MXNet则具有内存处理优势，只有选择适用的软件框架，才能使研发项目稳步推进。
其次，深度学习需要大量数据，以训练高准确率的模型。为了达到理想的学习效果，深度学习需要利用海量训练数据，进行反复多次实验，从而选择合理的选择优化方式，进而训练出高准确率的模型。但是，现实情况是，无法获取大规模数据往往成为开发者的瓶颈。
再者，对于深度学习，技术支撑不可或缺。对于开发应用者而言，首先需要处理的问题即如何部署软件系统并使之正常运行，但软件系统依赖于底层库，其是否正常运作受多重因素影响。此外，开发者还需要面对复杂的算法、频繁的参数调节等多重难题。所以，强有力的技术支撑不可或缺，然而目前很多研发团队并不具备这样的能力。
因此，深度学习成为一个效果很好但门槛极高的方向，如何落地产生实际应用效果成为关注的焦点。对此，厚积薄发的云创大数据(www.cstor.cn)打造了全新的深度学习软硬件平台，于2016年7月11日正式发布DeepRack深度学习一体机，以帮助解决深度学习应用中遇到的障碍与困境。
