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「科學 GPU」和「遊戲 GPU」有什麼不同？

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「科學 GPU」和「遊戲 GPU」有什麼不同？

我目前正在研究神經網絡，最近透過正確配置框架以利用 GPU，我的程式碼變得更快。使用的 GPU 是 Tesla C2075，它是英偉達特斯拉系列。

由於啟用 GPU 運算帶來如此龐大的效能提升，我很好奇 Nvidia 最新的 GPU 是什麼。它被稱為 Titan Z，是英偉達精視700系列。

不過，我有點困惑。目前，「Tesla K40 工作站卡 12GB DDR5」在亞馬遜上的售價為 5500 歐元，而 Titan Z 的售價為 2750 歐元。

在我看來，Titan Z 更划算（請參閱規格）。我和一個朋友談過這個問題，他認為「科學 GPU」和「遊戲 GPU」是不同的。有人可以詳細說明「科學 GPU」和「遊戲 GPU」有什麼不同嗎？他們有不同的指令集嗎？

（如何才能看出什麼比較適合神經網路訓練？）

眼鏡

以下規格來自http://www.nvidia.com/gtx-700-graphics-cards/gtx-titan-z/和http://www.nvidia.com/object/tesla-servers.html。第一個數字是 Titan Z，第二個數字是 Tesla K40

  • 名稱：泰坦Z↔特斯拉K40
  • GPU 數量與種類： ↔ 1 Kepler GK110B
  • 峰值雙精度浮點性能：2.66 Tflps（請參閱關聯) ↔ 1.43 Tflops
  • 峰值單精度浮點性能： ? ↔ 4.29 Tflops
  • 記憶體頻寬：672 GB/秒 ↔ 288 GB/秒（ECC 關閉）
  • 記憶體大小 (GDDR5)：12 GB ↔ 12 GB
  • CUDA 核心：5760 ↔ 2880

更新

答案1

科學 GPU 具有

  • ECC記憶體: 看來這個差異很大。據我的顧問稱，大約每 26 小時就會出現一次錯誤。
  • 性能資訊可透過 取得nvidia-smi。

遊戲 GPU 可以使用顯示器。 Scientific GPU 不一定有視訊輸出。

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