tesla显卡只推算不训练

Tesla特性

tesla是英伟达的运算卡，侧重的是其并行计算能力，比如你有一个超级超级大的数学模型需要计算，那么可以使用其协助运算，上千个CUDA，充分发挥并行计算的威力，比几个核心的CPU效果强太多。

Tesla从诞生之初就瞄准高精度科学计算，所以Tesla严格意义上不是块显卡，是个计算加速卡,是一个协处理器,帮助显卡运算的.但不能直接显示.Tesla显卡，这玩意既不能拿来打游戏也不能用来作渲染、建模、特效制作等，它主要的能力就是用来做高强度科学计算。

tesla显卡是用来干嘛的

Tesla应用领域

在深度学习上游训练端(主要用在云计算数据中心里)，Tesla显卡是当仁不让的第一选择，而下游推理端更接近终端应用，需求更加细分。

深度学习是人工智能技术的一种算法，即使在安防领域中，深度学习出现的频率也在不断提升。这种算法对于运算量的要求很高，但是对计算精度的要求不高。

在CPU与Tesla显卡的取舍中，CPU虽然每个处理器计算精度比Tesla显卡更高，但是运算单元一般不多，而且做简单运算的速度上并没什么优势，Tesla显卡则可以用一些工具让大量处理器做并行运算，在面对简单而又大量的运算时，有设计上的优越性。

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Geforce和Tesla显卡可以一起使用吗?驱动怎么办?

游戏卡和计算卡不能SLI,N卡SLI是要求显卡必须要同型号,且主板支持SLI才能开启.CUDA运算买个高性能的游戏卡一样可以跑Tesla这种计算卡和游戏卡一起安装,可以试试WIN10系统自带的混合显卡加速,但是软件能不能很好的利用谁也不能保证,驱动一般都安装一次即可.

目前明星产品Tesla P100隶属Tesla P系列，运用英伟达架构提供统一的平台，适用于目前大热的人工智能技术和科学计算等领域。当今的数据中心有赖于大量互联的通用计算节点，这限制了高性能计算和超大规模工作负载。而使用tesla P100能有效的解决这些问题，为深度学习应用程序带来令人兴奋的新可能。

好了，以上就是tesla显卡是用来干嘛的相关内容，总之Tesla显卡主要用于服务器高性能电脑运算，一般是不设计外接接口，主要是辅助CPU去计算所需应用，常应用于研究物理、生化和深度学习等领域。

这么说吧如果Grid系统还算显卡的话，Tesla已经完全不算显卡了Tesla诞生于通用计算技术发展之时，其目的就只有一个：加速不具备任何显示输出功能，不具备任何3D计算的优化，有的只是搭配Quadro系统甚至直接CPU的硬件架构设计和足够的专业CUDA指令集从超级计算机到顶级工作站，都有它的影子Tesla只为提供更高的效率而生Grid是又一个nVIDIA的大胆发明他是建立在“云计算”思想盛行的当下对于“云游戏”和“虚拟桌面”的大胆践行说白了他就是一块特殊的显卡，只不过这块显卡不在你的电脑主机里，而在千里之外的服务器上。以后游戏和其他渲染任务就不必在本地进行，而是在服务器端加以渲染，再通过高速网络和本地机器实现互动，这是“云”思想的高级体现，也是手机和平板脱离电池和发热量对于性能枷锁的唯一门道，以后势必风行为了适应服务器集群环境，nVIDIA对于Grid进行了大量优化，包括一块显卡可以同时响应多块CPU（你可以理解成一块显卡同时跑多款游戏），这可以说是一个创举基本介绍就这些咯对于你的要求，只有Tesla可选，而且借助nVIDIA对于驱动的优化和3ds MAX本身对于CUDA良好的支持，性能必将成倍增长！Grid因为运用用途的特殊性，本身对于科学计算和图形加速没有什么帮助，对你也没什么用希望我的答案能给您带来帮助！

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