「科学的GPU」と「ゲーミングGPU」の違いは何ですか？

現在、ニューラルネットを使用していますが、最近、GPUを使用するようにフレームワークを正しく構成することで、コードを大幅に高速化しました。使用されるGPUは、Nvidia Teslaシリーズの一部であるTesla C2075 です。

GPU計算を有効にするとパフォーマンスが大幅に向上したため、Nvidiaの最新のGPUが何であるか興味がありました。Titan Zと呼ばれ、GeForce 700シリーズの一部です。

しかし、私は少し混乱しています。「Tesla K40 Workstation Card 12GB DDR5」は現在Amazonで5500ユーロですが、Titan Zは2750ユーロです。

私には、Titan Zの方がはるかに優れているようです（仕様を参照）。私はこれについて友人と話しましたが、彼は「科学的なGPU」と「ゲーム用GPU」は異なると考えています。他の誰かがそれらの「科学的GPU」と「ゲーミングGPU」の違いを詳しく説明してもらえますか？彼らは異なる命令セットを持っていますか？

（ニューラルネットトレーニングに適しているものをどのように確認できますか？）

スペック

次の仕様はhttp://www.nvidia.com/gtx-700-graphics-cards/gtx-titan-z/およびhttp://www.nvidia.com/object/tesla-servers.htmlからのものです。最初の数字はタイタンZ、2番目の数字はテスラK40

• 名前：タイタンZ↔テスラK40
• GPUの数とタイプ：↔1 Kepler GK110B
• ピーク倍精度浮動小数点パフォーマンス：2.66 Tflps（リンクを参照）↔1.43 Tflops
• ピーク単精度浮動小数点パフォーマンス：？↔4.29 Tflops
• メモリ帯域幅：672 GB /秒↔288 GB /秒（ECCオフ）
• メモリサイズ（GDDR5）：12 GB↔12 GB
• CUDAコア：5760↔2880

更新

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科学GPUは

• ECCメモリ：これは大きな違いを生むようです。私の担当者によると、26時間ごとにエラーが発生する可能性があります。
• パフォーマンス情報はで入手できますnvidia-smi。

ゲーミングGPUはモニターを使用できます。Scientifc GPUは必ずしもビデオを出力しません。