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目前Nvidia推出支持CUDA架构用GPU运算的图形处理器分别:GeForce系列、Quadro系列、及专业GPUTesle系列。从价格上来排序为GeForce最便宜为Tesla的1/2不到。Quadro价格比Tesla更高暂不评测。从Nvidia推出GPU运算以来,很多专业人士就不断尝试用GeForce显卡来做GPU运算,核心数量一样,价格有很大优势,从表面上看就是内存好像比Tesla少了些。究竟性能如何来看一下,下面测试GeForceGTX470性能测试。
GeForceGTX470参数:
GPU引李规格:
CUDA处理器核心
448
显卡頻率fMHzi
607A-.HZ
核応頻率例H町
1215MHz
纹理填充率和陀用M
显存爆格:
显存頻率WHz}
1674
标配显存配置
12&OMBGCCR5
显存位宽
330-bit
显存带宽陌印秒}
下面用GPU基准测试软件对GTX470各个方面进行了测试,NvidiaGTX470单精度浮点运算性能为1049Gflops,,说明在单精度浮点运算方面GTX470与C2050性能相当。
下面再在对比一下双精度浮点运算。由下图可能看出GTX470的双精度浮点运算为
134Gflops,是单精度浮点运算的1/8,。
面再来看一下GTX470其它方面的性能
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TeslaC2O50参数
尺寸规格
9■平英寸FCI?<1勺规格
TetlaGPU的数量
1
OJDA铁芯数量
44S
CUDA^jj®率
双精度注点性能(峰值)
515C-flopi
单箱度浮点性能(峰值)
*氐
专用存储善总容童*
Te-sLaC2-QDO
3CB-GEDR5
Te-sLaC207O
6CB-GEDR5
存储軽揆口
324-fi
存皤器带宽
144-GB/秒
GTX470与C2050硬件参数对比
GTX470
C2050
CUDA核心数量
448
448
CUDA核心频率
单精度浮点性能(峰值)
双精度浮点性能(峰值)
134Gflops
515Gflops
专用存储器容量
3GBGDDR5
专用存储器频率
专用存储器带宽
133GB/秒
144GB/秒
由上图对比可以看出GTX470与C2050除内存不同、与内存带宽不同其它几乎相同。而Nvidia为什么推出专业的GPU运算处理器Tesla系列,而不采用GeForce显卡来做并行运算呢?而TeslaC2050系列处理器将近GeForceGTX470价格的三倍,到底不何不同呢?
根据测试及Nvidia官方资料做出了以下总结:
首先,Tesla系列比GeForce系列内存要高出一倍,而通过CUDA开发的程序要做一个并行运算,首先要把数据调入显存,显存与GPU的每个核心交换数据,这样显卡的内存越大对大规模的并行运算程序越好。运行小程序中表现不出来。
通过以上测试GeForce显卡双精度浮点运算约为单精度浮点运算的1/8,而TeslaFermi系列双精度约为单精度的1/,GeForce采用了openGL图形加速度技术。而降低的双精度浮点运算的性能。Tesla不支持openGL加速度技术,而增强的双精度浮点运算性能。Geforce显卡还支持3D立体幻影、NVIDIAPureVideo等。Tesla支持异步传输、并行datacache技术等,由此可见GeForce专为图形处理而设计,Tesla专为并行运算而设计。.
建议用户在选择购买GPU时根据需求来选择是用Tesla还是GeForce。
如果你是企业用户主要工作处理大规模地震资料,石油及天燃汽应用最好选择Tesla系统,因为这些程序所处理的数据一般为TB甚至PB的海量数据,需要大容量内存支持。如果你所应用程序为分子动力学等软件,可选择采用GeForce系列。选择Geforce时为能达到高的稳定性最好选择降频使用。