目前,我正在研究GPU编程,使用CUDA和OpenCL进行编程,所用的显卡分别为NVIDIA Tesla K40C和AMD Firepro W8100。

通过查询相关的资料,我整理了一下这两款显卡的性能参数,并进行了对比。表格如下:

显卡名称

AMD Firepro W8100

NVIDIA Tesla K40C

显卡制造商

AMD

NVIDIA

Graphics Processor

GPU Name:

Hawaii GL40

GK110B

Architecture:

GCN 2.0

Kepler

Process Size:

28 nm

28 nm

Transistors:

6,200 million

7,080 million

Die Size:

438 mm²

561 mm²

Graphics Card

Released:

Jun 23rd, 2014

Oct 8th, 2013

Production Status:

End-of-life

End-of-life

Bus Interface:

PCIe 3.0 x16

PCIe 3.0 x16

Launch Price:

#

7,699 USD

Memory

Memory Size:

8192 MB

12288 MB

Memory Type:

GDDR5

GDDR5

Memory Bus:

512 bit

384 bit

Bandwidth:

320.0 GB/s

288.4 GB/s

Clock Speeds

GPU Clock:

824 MHz

745 MHz

Memory Clock:

1250 MHz 
5000 MHz effective

1502 MHz 
6008 MHz effective

Render Config

Shading Units:

2560

2880

TMUs:

160

240

ROPs:

64

48

Compute Units:

40

15

Pixel Rate:

52.74 GPixel/s

44.70 GPixel/s

Texture Rate:

131.8 GTexel/s

178.8 GTexel/s

Floating-point performance:

4,219 GFLOPS

4,291 GFLOPS

Board Design

Slot Width:

Dual-slot

Dual-slot

Length:

11 inches
279 mm

10.5 inches
267 mm

TDP:

220 W

245 W

Outputs:

4x DisplayPort
1x SDI

No outputs

Power Connectors:

2x 6-pin

1x 6-pin + 1x 8-pin

Graphics Features

DirectX:

12.0

12.0

OpenGL:

4.6

4.6

OpenCL:

2.0

1.2

Shader Model:

5.0

5.0

CUDA:

×

3.5

另外,这两款显卡均支持多GPU编程技术。

NVIDIA Tesla K40C 和 AMD Firepro W8100 的对比相关推荐

  1. NVIDIA Tesla K40C 的各项性能参数

    目前,我正在研究GPU编程,使用CUDA,所用的显卡为NVIDIA Tesla K40C.通过查询相关的资料,我整理了一下这款显卡的性能参数,如下表: 显卡名称 NVIDIA Tesla K40C 显 ...

  2. NVIDIA系列显卡与AMD系列显卡性能对比,以及购买显卡的时候应该看哪些性能指标,NVIDIA显卡与AMD显卡的区别

    文章目录: 1 NVIDIA系列显卡与AMD系列显卡性能对比 2 购买显卡的时候应该看哪些性能指标 3 NVIDIA显卡与AMD显卡的区别 1 NVIDIA系列显卡与AMD系列显卡性能对比 1.NVI ...

  3. 多块英伟达K80显卡linux安装,ubuntu14.04下NVIDIA Tesla K80 、GTX1080顯卡驅動以及Tensorflow、Python的安裝教程...

    目錄 1 安裝NVIDIA Tesla K80顯卡驅動 1.1 准備工作 1.1.1 證明存在GPU lspci | grep -i nvidia 結果例示 01:00.0 VGA compatibl ...

  4. DoraCloud for Proxmox桌面云上启用NVIDIA Tesla P4的vGPU功能

    Proxmox virtualization environment,简称PVE,是一个开源免费的基于linux的企业级虚拟化方案,功能不输专业收费的VMware.简单的说,PVE是一个基于Debia ...

  5. 配有Tesla K40c的服务器新装Ubuntu16.04并安装CUDA8.0、Anaconda3、Matlab2016a、OPENCV3.1、CuDNN5.1、MXNet...

    注:本文原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 决定加入深度学习的大军,感谢导师给配了台新设备!第一次接触服务器并配置开发环境,整个过程中 ...

  6. NVIDIA Tesla/Quadro和GeForce GPU的比较

    该资源由Microway根据NVIDIA和可信媒体来源提供的数据编写. 所有NVIDIA GPU都支持通用计算(GPGPU),但并非所有GPU都提供相同的性能或支持相同的功能.GeForce GPU的 ...

  7. NVIDIA TESLA M40

    特色与介绍 为数据中心配备全球最快的深度学习训练加速器 从图像识别与自然语言处理到神经机器翻译和图像分类,深度学习正在重新定义人类的能力所及.从初创公司到大型 Web 服务供应商,深度学习现已成为企业 ...

  8. “宇宙最强”GPU —— NVIDIA Tesla V100 面向开发者开放试用!

    加速科学发现.可视化大数据以供获取见解,以及为消费者提供基于 AI 的智能服务,这些都是研究人员和工程师们的日常挑战.解决这些挑战需要更为复杂且精准的模拟.对于大数据的强大处理能力.或是训练和运行复杂 ...

  9. 2022-10-24 dell R740服务器 安装显卡 NVIDIA Tesla P40 24GB

    1.环境 在vsan下 给一台主机加装显卡Tesla P40 2.将先主机进入维护模式,再关机 3.开始插入显卡连接好供电线 (小8P+8+8P) 4. 重启开机,并安装驱动 5.开启一台虚机测试 安 ...

最新文章

  1. 画原型时需要注意什么?
  2. php怎么创建事务,php事务的实现方法介绍(代码示例)
  3. 微服务架构日志集中化 安装 EFK (Fluentd ElasticSearch Kibana) 采集nginx日志
  4. java安全编码指南之:Number操作
  5. OBD技术速成——J1850协议概述
  6. 朴素贝叶斯算法_机器学习第三篇:详解朴素贝叶斯算法
  7. npm 更换插件版本_Node CLI 工具的插件方案探索
  8. jsp页面跳转(商品管理系统)
  9. Linux 给我的七个宝贵教训
  10. 苹果电脑mac计算机图标怎么删除吗,苹果电脑桌面的图标怎么删除不了怎么办
  11. 计算机考研具体学科准备
  12. easyUI的iconCls
  13. C语言计算阶乘及阶乘的和
  14. Markdown 语法大全 包括设置字体 颜色
  15. 北京小米Java有笔试吗_小米校招笔试题(java)
  16. Semantic Proximity Search on Heterogeneous Graph by Proximity Embedding
  17. 第一次在Vue项目中播放m3u8格式视频遇到的问题和解决方法
  18. html中scr作用,可控硅的作用是什么
  19. [电路]5-电压源、电流源的串联和并联
  20. ABAP CDS VIEW WITH ASSOCIATION示例

热门文章

  1. Android模拟器体验有感
  2. Centos查看与关闭防火墙
  3. 再看lambda/sorted/filter/map
  4. 使用Jenkins容器构建时,关于maven项目settings.xml的位置
  5. LeetCode第12题 整数转罗马数字
  6. HDU 5972 Regular Number
  7. Python 基础 - Day 2 Learning Note - 序列之字符串 String
  8. 大数据到底在用什么姿势塑造我们?
  9. [最后召集:西瓜糖、editasp]微软MVP呕心力作《我的第一本C++书》新鲜出炉,围观即有机会获新书免费送...
  10. Castle ActiveRecord学习实践(6):延迟加载和使用Where子句