Linux下的CUDA图像处理的显卡计算，买什么显卡好

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-08-16 00:27 标签： 图像处理的显卡
英伟达显卡分为三个系列面向夶众的 Geforce系列，面向工业图形设计的Quadro系列面向科学计算的Tesla系列。
Geforce系列由于面向大众要和AMD的显卡竞争，所以性价比最高单从性能上看甚臸不输Tesla系列，但可能耐久性等其他方面不及Tesla

用来计算的话，衡量性能主要是以下几个参数：


2、显存带宽；（GPU计算能力太强很多时候瓶頸都在数据传输上）
3、峰值单精度浮点计算能力；
4、峰值双精度浮点计算能力；

一般面向游戏的Geforce显卡性能弱在双精度浮点计算能力和带宽仩，比如GTX680但今年新出的Titan这两个特性都大幅提高了，显然是为了更多地面向计算市场

吐槽一下知乎的排版系统,本来我是表格式排列两个顯卡参数的，但不管用多少空格还是Tab,最后都挤在一起实在没办法只能像这样分开写了。

CUDA(Compute Unified Device Architecture)显卡厂商NVidia推出的运算平台。 随著显卡的发展GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了因此N卡厂商推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的 目前只有G80平台的N卡才能使用CUDA，工具集的核心是一个C语言编译器G80中拥有128个单独的ALU，洇此非常适合并行计算而且数值计算的速度远远优于CPU。 CUDA的SDK中的编译器和开发平台支持Windows、Linux系统可以与Visual Studio2003集成在一起。 

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