科学计算显卡的几个主要性能指标： 1、运算能力：FLOPS每秒浮点运算次数，TFLOPS表示每秒万亿（10^12）次浮点计算； 2、计算性能： 3、显存大小：显存大小也决定了实验中能够使用的样本数量和模型复杂度。 4. cuda 核心数量 1、CUDA compute capability对比（computer capability并不代表显卡的计算能力，主版本号说明GPU的架构，副版本号相当于更新的版本） GTX Titan x ：5.2 GTX 980 ：5.2 Tesla P100 : Tesla K80 ：3.7 Tesla K40 ：3.5 K4200 ： 3.0 2、计算性能（TFLOPS）比较 单精度single双精度double GTX Titan x ： 7 0.2 GTX 980 ： 4.6 0.15 Tesla P100 : 10.6 5.3 Tesla K80 ： 8.73 2.91 Tesla K40 ： 4.29 1.43 K4200 ： 2.0 单精度能够保证小数点后6到7位计算准确（2^23），双精度则是14到15位(2^52) 3、显存大小 GTX Titan x ：12Gb GTX 980 ：4Gb Tesla P100 : 16G Tesla K80 ：24Gb Tesla K40 ：12Gb K4200 ：4Gb 4. cuda 核心数量 GTX Titan x GTX 980 Tesla P100 : 3584 Tesla K80 ： 4992 Tesla K40 ： 2880 K4200 5、价格比较（网上商城京东淘宝报价） GTX Titan x ：8000+- GTX 980 ：6000+- Tesla P100 ： 45000++ Tesla K80 ：33000+- Tesla K40 ：25000+- K4200 ：6000+- 1、GTX 系列显卡优缺点： 优点：单精度计算能力强大，显存最大12Gb，性价比高 缺点：双精度计算能力弱，没有计算纠错ECC内存，对于超高精度计算不利 2、Tesla 或 quadro显卡优缺点： 优点：双精度计算能力最强，拥有ECC内存增强计算准确率， 缺点：单精度计算能力差，价格较高 总结：单从性能上选择，Tesla K80是最强大的，但也最贵；综合性价比来考虑 GTX Titan X最好。 转载于: 英伟达GPU算力一览官方说明在GPU算力高于5.0时，此计算机可以用来跑神经网络，而在CSDN和网页上查找GPU算力时，没有一个比较全面的博客对目前的显卡算力做统计，而且英伟达官网链接打开真的谜一样，很慢或者直接打不开，所以用这篇博客记录一下截至到2020.8.27，一部分主流供深度学习的GPU的算力。 NVIDIA官方查找GPU算力的网址：此外，目前主流的游戏本显卡1650,1660以及1660Ti等并未出现在官网的算力表中， 能力的标准。最后面的S是秒的意思，最前面的T是个常量。1P=1024T 1T=1024G 1G=1024M 1M=1024K这里的TFLOPS就是每秒运算能力为1T＝10的12次方 1TFLOPS等于1万亿次浮点指令 TFlops/s，可以简单写为T/s，是数据流量的计数单位，意思是”1万亿次浮点指令每秒”，它是衡量一个电脑 实验室最近出了一款芯片，想进行指标的对比，现在ai芯片加速器我记得峰值运算能力effiency已经达到了Tops(一般也就几或者十几，effiency一般分为ops/w,ops/mm^2,ops/s等等)，于是想看看GPU的运算能力，进行相应参照。大多数网站都会贴这一张图，其实也没有错，就是不够细致，我们更想知道它的具体ops登记，而不是宽泛的level级别的 在上一篇文章中，小编为您详细介绍了关于《求一款可畅玩英雄联盟的显卡200？黑莓9000刷不动了拿去修》相关知识。本篇中小编将再为您讲解标题电脑中的显卡是什么样干什么样的？NVDIA推出的两块Quadro显卡K1000M和K2000M性能究竟差多少。直接丢垃圾桶吧显卡的作用有两个，也就是计算生成③D画面。如果是GTX⑦⑤⓪Ti ①GB，因为游戏的种类太多了。大型单机游戏和低端网游(LOL之流)对硬件...