アカデミックコンピューティング、特にDGEMMコンポーネント用のこれら2つのグラフィックカードの違いを理解しようとしています。
生の統計を見ると、どちらも同じGK110チップを備えており、事実上すべてのカテゴリで同等の統計があり、コアアーキテクチャも同じだと思います。割引前のK20Xは、タイタンの約4倍のコストです。効率の観点からは、K20XよりもTitanを使用する方が理にかなっているようです。
ここで違いを理解するのに苦労しています、誰かが状況を解明できますか？
メモとして、私はこれらのカードをラックサーバー用に購入し、基本的にカードが死ぬまで完全に傾けて実行することを検討しています。ただし、1つのジョブで複数のGPUを使用する効率が特に重要だとは思いません。
回答:
いくつかの違いはありますが、必ずしもハードウェアや仕様にあるとは限りません。これは私がフォーラムやニュースリリースから得たすべての情報であることに注意してください。そのため、すべてを詳細に理解してください。
1つは「スケーラビリティと信頼性」です（ソース）。K20は、クラスターシステムに配置され、24時間365日フルチルトで動作するように設計されています。Titanはゲーム向けに設計されているため、このデューティサイクルで動作しますが、この方法で使用すると、長期的な寿命の問題が発生する可能性があります。
ドライバーも異なりますが、大きな違いはわかりません。カードのデザインの焦点の違いは、この前面にあるテスラカードのパフォーマンス向上を比較的小さくする可能性があります。
「テスラ独自の機能には、次のものがあります。
これは、主な違いが拡張性であるという事実を示しています。あなたがあなたのオフィスのデスクトップで走ろうとしているならば、価格差のためにK20以上のタイタンに反対することは難しいでしょう。複数のK20の追加のパフォーマンスが必要な場合は、自分でHPCセンターを見つけて、サーバーで時間を購入してください。
編集：
ECCについてもう少し詳しく調べた後、この回答を更新して、タイタンではなくK20でそれが持つ意味を指摘します。次の情報は、ここにある情報の言い換えです。
ECCは、DRAMとGPUのレジスタのエラーチェックです。ソフトエラーは、ビットが誤って転送/保存された場合です。回路が高速で接近しているほど、ソフトエラーの可能性が高くなります。結合されたODEのセットを解く場合、または線形システムを解く場合、1つの数値が1ビットずれていると、結果を再現できない方法で大幅に変更する可能性があります。CPUのほとんどの標準RAMとキャッシュは、ECCを使用してこれらのエラーについてエラーチェックされます。
一方、GPUのメモリバスはCPUのメモリバスよりもはるかに高速ですが、一般に、ECCはありません。これは、画面上のピクセルが1フレーム少しずれても、プログラムの品質が低下しないためです。これらのエラーも伝播しません。したがって、この機能をスキップすることで、多くのチップ面積（およびコスト）を節約できます。この余分な複雑さにより、Teslaラインの追加コストの大部分が発生する可能性があります。
私の意見では、違いは主に市場の細分化であるようです。あなたが科学者である場合、NVidiaは、K20Xで利用できるほど多くのエラー修正RAMなしでGPGPUを使用しているため、論文が拒否されることを恐れてほしいと考えています。同様に、企業の場合、計算が可能な限りエラー修正されていないという疑いで訴えられる可能性が低いことを意味する場合は、4倍の支払いが必要になることがあります。個人のゲーマーや愛好家のGPGPU'erは、お金が少なく、これらの方法で説得することが難しいため、タイタンで販売されています。