要是有64bit的深度缓冲还能有点意义
那黃老闆是還有后手 還是放棄搞通用運算了? 66666 发表于 2015-3-18 08:55
所以这玩意叫泰坦实在是有点虚
明明是白titan带了个坏头。 大显存,还给完整双精度性能的话,Telsa就没人买了 今天八卦了一下,gm200并不是没有,而是黄世仁没打算给你了。tesla k6000(?)已然开始部署。 更正一下,是gm200并不是没有dp unit,而是黄世仁没打算在titanx这级别的卡给你。 其实你要双精度做啥 腐朽之痛 发表于 2015-3-21 19:35
其实你要双精度做啥
高大上!
该有不该有的甭管对你有用没用都给它加上去!!
泰坦一开始不是在游戏卡和计算卡中取个平衡么,现在纯游戏卡了。
那些买不起黄老板计算卡的小研究室悲剧了 之前泰坦给你双精度就是为了占领通用计算的份额,不过现在过河拆桥这黄老板也确实够现实,当年要没泰坦cuda要火并不容易,黄老板这招棋下得确实妙。
所以这卡其实应该叫980ti。 囧囧囧 发表于 2015-3-19 14:50
更正一下,是gm200并不是没有dp unit,而是黄世仁没打算在titanx这级别的卡给你。 ...
即便是黄世仁也不敢在Quadro M6000上砍了DP,GM200是本就没有
Jonah Alben, senior vice president of GPU engineering at NVIDIA, had a simple answer. He said the single-precision part of GM2xx series including Titan X is simply more important. The company reminded the press that there is a card that is called Tesla and that Nvidia suggests customers who really care about double-precision performance should get these cards.
http://www.fudzilla.com/news/graphics/37317-nvidia-titan-x-single-precision-is-more-important 幸好单精度双精度对我的模型貌似区别不大
更幸好的是我连买titan x的钱都没有 本帖最后由 囧囧囧 于 2015-3-21 22:30 编辑
yukika 发表于 2015-3-21 20:34
即便是黄世仁也不敢在Quadro M6000上砍了DP,GM200是本就没有
http://www.fudzilla.com/news/graphics/3 ...
所以你确定没有GM200为基础的Tesla产品?
另外请问从这段话如何解读出整个GM2XX没有DP unit? 囧囧囧 发表于 2015-3-21 22:21
所以你确定没有GM200为基础的Tesla产品?
另外请问从这段话如何解读出整个GM2XX没有DP unit? ...
和有没有Tesla没关系啊,GK104不照样上Tesla
重点是GM200 for Quadro没有DP,您可以搜一下GK110/GF100 for Quadro
至于那段话怎么理解,嘛 本帖最后由 囧囧囧 于 2015-3-22 01:39 编辑
yukika 发表于 2015-3-21 23:55
和有没有Tesla没关系啊,GK104不照样上Tesla
重点是GM200 for Quadro没有DP,您可以搜一下GK110/GF100 fo ...
是谁规定Quadro一定得带DP unit?
GK110搞成白TITAN的时候DP还没砍呢,怎么TITANX就砍了?
根据一位参与了GTC的朋友透露的消息,一款叫做tesla k6000的东西,还没发布,但已部署(这个客户nvidia提供的基于gk110的telsa叫k2000)。
难道nvidia有功夫重新为tesla产品线设计,流片,投产一枚因为添加了dp unit 而die size 比gm200还要大的芯片?
当年很多小工作室和大学实验室都是买的titan来组的cuda服务器的。就算是能报销当年的特斯拉系列也不是很多机构能承受的价格。 当年titan被成箱子买去做通算,现在老黄堵住了这个口子而已。
专注于高逼格游戏玩家。 Quetzacoatl 发表于 2015-3-22 10:02
买计算卡可以报销,买游戏卡,想报?
听说国内真有机构买geforce写代码,调试折腾到quadro,部署再折腾一次tesla。 囧囧囧 发表于 2015-3-22 11:12
听说国内真有机构买geforce写代码,调试折腾到quadro,部署再折腾一次tesla。 ...
很多企业的通病。
刚开始觉得能压研发成本就往死里压,等真正要用才发现这不行,折腾一通下来没夭折的话才发现投入已经大大超过原本的估计了。
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