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属性 |
NVIDIA GPU |
Intel MIC |
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单核 |
流处理器/CUDA core 每个核运行一个线程 |
X86 core 每个核上最多支持4个硬件线程 |
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主频 |
接近1GHz |
1.0-1.1GHz |
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核数 |
数十个到数千个 |
57-61 |
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并行度 |
Grid、block、thread多级并行 细粒度并行(线程数>>核数) 线程之间开销为0 |
线程+向量化 线程数<=(核数-1)*4 向量化宽度512bit（单精度：16，双精度：8） |
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内存大小（GB） |
最大12GB |
6/8/16GB |
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内存带宽 |
288 GB/s |
240-352GB/s |
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数据访问要求 |
Warp内的线程访问的数据连续最佳 |
线程内访问的数据连续；如果向量化的话，向量化的数据访问连续最佳 |
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峰值性能 |
单精度：最大4.29TFlops 双精度：最大1.43TFlops 计算方法：指令吞吐率*运算单元数量*频率 |
单精度：2.0-2.2 TFlops 双精度：1.0-1.1 TFlops Sample DP calculation: 16 DP FLOPs/clock/core * 61 cores * 1.1GHz = 1073.6 GFLOP/s |
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编程语言 |
CUDA、OpenCL、OpenACC |
OpenMP、OpenCL、Cilk、OpenACC |
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编程模式 |
Offload |
Offload、Native、Symmetric |
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功耗 |
235W |
225-300W |
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PCI-E带宽 |
支持2.0（双向各8GB/s） 支持3.0（双向各16GB/s） |
支持2.0（双向各8GB/s） 目前不支持3.0 |
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运行平台 |
PC、服务器、工作站 个人可以在PC上配置一块GeForce卡运行CUDA，成本低、性能高 |
服务器 比较专业，成本较高，个人很少配置 |
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产品 |
GeForce：几百到几千元，用在PC上（当前主流GTX710-780） Tesla：1W-3W元，用在服务器上（当前主流K20，K40） Quadro：数千元，用在工作站上（当前主流Quadro K4100M、Quadro K3100M、Quadro K2100M、Quadro K610M） |
KNC：1W-2W元左右 当前主流7110P、5110P、3110P |
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支持的操作系统 |
Windows：XP、win7、win8 Linux X86：Fedora、OpenSUSE、RHEL/CentOS、SLES、SteamOS、Ubuntu等 Linux ARM：Ubuntu Mac OSX |
Windows：Windows 8 Server, Win 7, Win 8 Linux：RedHat6.0及以上，SuSE SLES11及以上 |
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卡上自带OS |
无 |
自带uOS，有独立IP |
时间： 2024-10-04 08:49:10