英伟达的 Tesla GPU 性能有多强劲，跟普通 GPU 的主要区别是什么

根据Wikipedia GeForce 700 Series和nVidia的官方数据High Performance Computing for Servers，就CUDA核心数而言Tesla GPU没有优势，GTX 780Ti和GTX Titan的核心数分别为2880和2688，而Tesla K40和Tesla K20X也分别为2880和2688。
就单精度浮点运算能力而言GTX 780Ti和GTX Titan甚至超过Tesla K40和Tesla K20X （GTX 780Ti的单精度浮点运算能力达到了5Tflops）。
但是Tesla显卡的显存数量超过游戏用显卡，Tesla K40的显存是12G，两倍于GTX Titan的6G。
同时Tesla显卡的双精度浮点运算能力大大强于普通的GTX显卡如GTX 780, 780Ti。Tesla K40的双精度浮点运算能力是1.43Tflops，而GTX 780Ti仅为210Gflops。nVidia宣称GTX Titan的双精度浮点运算能力可以达到1.5Tflops，Compute Performance And Striking A Balance 这个评测给出了不同的结果，我没有用过GTX Titan所以不知道是否能达到官方数据。
最后，Tesla作为专用计算显卡，包括了如ECC memory等增强稳定性的措施，使得计算结果更不容易出错。
价格上这两种显卡没有比较性，Tesla K40价格超过五千美元，而GTX Titan的价格在一千美元左右。
对于结果精度要求不高或不需要进行双精度浮点运算的计算，游戏显卡是一个便宜划算的选择。

除Tesla M40外，NVIDIA Tesla GPU拥有非常多的FP64 CUDA Core，双精度计算能力非常优秀，还有针对半精度的FP16 CUDA Core，单精度的FP32 CUDA Core，这类GPU被称为计算卡，用于深度学习，超级计算机，但是不能用来玩游戏，因为FP64是对游戏一点用也没用的

目前高端的NVIDIA显卡有Geforce，Quadro，Tesla 三个系列的产品，并且他们都支持 NVIDIA CUDA并行计算平台。 然而 NVIDIA GeForce 和 NVIDIA Quadro 分别是为消费级图形处理和专业可视化而设计的，只有 Tesla 产品系列是完全针对并行计算而设计的，可提供独有的计算特性。由于Tesla系列产品的专业性，所以就注定了它肯定要用在相关的领域，比如：地震处理, 信号与图像处理, 视频分析等对图形运算要求比较高的行业。

再就是英特尔的PHI卡了，也是GPU运算，与Tesla也不分上下。

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