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“科学 GPU” 和“游戏 GPU” 之间有什么区别？

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“科学 GPU” 和“游戏 GPU” 之间有什么区别？

我目前正在研究神经网络，最近我通过正确配置框架以利用 GPU 使我的代码运行速度大大加快。使用的 GPU 是 Tesla C2075，它是英伟达特斯拉系列。

由于启用 GPU 计算可以带来如此巨大的性能提升，我很好奇 Nvidia 的最新 GPU 是什么。它被称为 Titan Z，是GeForce 700 系列。

不过我有点困惑，一款“Tesla K40 工作站卡 12GB DDR5”在亚马逊上的售价为 5500 欧元，而 Titan Z 的售价为 2750 欧元。

在我看来，Titan Z 更划算（见规格）。我和一位朋友讨论过这个问题，他认为“科学 GPU”和“游戏 GPU”是不同的。有人能详细说明一下“科学 GPU”和“游戏 GPU”有什么不同吗？它们有不同的指令集吗？

（如何才能知道什么对神经网络训练更有效？）

眼镜

以下规格来自http://www.nvidia.com/gtx-700-graphics-cards/gtx-titan-z/和http://www.nvidia.com/object/tesla-servers.html第一个数字是 Titan Z，第二个数字是 Tesla K40

  • 名称：Titan Z ↔ Tesla K40
  • GPU 数量和类型：↔ 1 Kepler GK110B
  • 峰值双精度浮点性能：2.66 Tflps（见关联) ↔ 1.43 兆次浮点运算
  • 峰值单精度浮点性能：？↔ 4.29 Tflops
  • 内存带宽：672 GB/秒 ↔ 288 GB/秒（ECC 关闭）
  • 内存大小 (GDDR5)：12 GB ↔ 12 GB
  • CUDA 核心：5760 ↔ 2880

更新

答案1

科学 GPU 具有

  • ECC 内存：这似乎有很大的不同。根据我的建议，大约每 26 小时就会出现一次错误。
  • 性能信息可通过 获得nvidia-smi。

游戏 GPU 可以使用显示器。科学 GPU 不一定有视频输出。

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