Nvidia tesla 746TFLOPS，接近3090的556. 自从10年前引入创新的cuda gpu计算平台以来，每一代新的nvidia gpu都带来了更高的应用性能、更好的能源效率、新增了重要的计算特性，并简化了gpu编程。如今，nvidia gpu加速了数千个高性能计算（hpc）、数据中心和机器学习应用。 GeForce产品对于计算精度要求比较低，也许对于普通用户来说，即使发现一些数据下次也会忽略不计，比如显存错误，而专业计算卡比如Tesla V100对数据准确性和及时错误数据修正能力都非常依赖。 Tesla计算机相较于普通的GPU（以Geforce游戏卡来做对比的话）： 一、 双精度浮点性能远远强于游戏卡 按照目前英伟达最强的游戏卡3090来算，英伟达最强的tesla计算卡a100的双精度浮点性能为9. Tesla具有完整的双精度性能，而民用卡被有意限制了。 Tesla通常和 解决方案 一起卖给最终用户（中间人是层层方案集成商，只有少量散货），这些最终用户有迫切的 需求 ，他们更关心 形态 和解决任务的 能力 ，而非硬件指标，硬件只是达成目标的工具。 NVIDIA A10是前不久结束的GTC 21上才推出的数据中心新卡，主要还是针对图形负载这块，与NVIDIA RTX Virtual Workstation组合后，企业可以通过主流企业服务器中的AI加速应用程序交付增强的图形和视频。 1. 0, 添加了对C++语言特性的一个子集支持 允许使用类和模版 NVIDIA Tesla和Quadro原先是NVIDIA两个针对不同应用场景领域的GPU系列，Tesla属于计算卡，适用于高性能计算、深度学习、人工智能、虚拟化等应用场景，而NVIDIA Quadro则适用于专业视觉可视化领域，比如3D设计、渲染、图像虚拟化等。 24g的版本是需要的，m40有两个版本，一个24G的一个12G的。24G的版本用的是ECC的显存，而所有桌面级的电脑都不支持ECC，如果你是个图佬，可以了解一下c602或者c612的主板，4g那个也要开，但我感觉不是主要原因。. 0GFLOPS 18倍。 Tesla A100/A800的双精度算力特性以及高速高规格的显存，性能确实强，性价比么。 这个就要仁者见仁智者见智了。 这里给你一个大概的范畴吧，比如说：一张A100-40GB版本的GPU售价应该是六七万，80GB的版本更是八九万（仅作参考，A100A800的都一样） 借助于Tesla T4拥有的320个图灵张量内核和2560个CUDA核心，英伟达此举无疑是要将技术推到更新的一代。 当前，几乎所有的大型云计算供应商都能够提供P4 GPU，而此次推出的新产品主要用于机器学习和数据推理，对现在广泛使用的P4图形处理器来说是明显的革新。 总体上讲 Tesla GPU最大的突破有： 从硬件上对通用计算全面的支持和对双精度浮点处理的更好的支持 比如Tesla C2070的双精度浮点运算Peak Performance达到了515GFLOP/s. 0, 添加了对C++语言特性的一个子集支持 允许使用类和模版 NVIDIA Tesla和Quadro原先是NVIDIA两个针对不同应用场景领域的GPU系列，Tesla属于计算卡，适用于高性能计算、深度学习、人工智能、虚拟化等应用场景，而NVIDIA Quadro则适用于专业视觉可视化领域，比如3D设计、渲染、图像虚拟化等。 24g的版本是需要的，m40有两个版本，一个24G的一个12G的。24G的版本用的是ECC的显存，而所有桌面级的电脑都不支持ECC，如果你是个图佬，可以了解一下c602或者c612的主板，4g那个也要开，但我感觉不是主要原因。 Tesla具有完整的双精度性能，而民用卡被有意限制了。 Tesla通常和 解决方案 一起卖给最终用户（中间人是层层方案集成商，只有少量散货），这些最终用户有迫切的 需求 ，他们更关心 形态 和解决任务的 能力 ，而非硬件指标，硬件只是达成目标的工具。 NVIDIA A10是前不久结束的GTC 21上才推出的数据中心新卡，主要还是针对图形负载这块，与NVIDIA RTX Virtual Workstation组合后，企业可以通过主流企业服务器中的AI加速应用程序交付增强的图形和视频。 1. nvidia tesla v100 gpu架构介绍. 从软件上讲CUDA升级为Compute capability 2. ijmjvxeeb pagp zrck rxgqz seod oess bda rqgwmj fdyiha pymz