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。

您是想问teslap4相当于什么吗？teslap4相当于13台普通CPU服务器。NvidiaCEO黄仁勋在北京举行的GTC2016大会上正式公布了新一代高性能计算卡teslaP40、teslaP4，将会专注于人工智能、深度学习、神经网络推演。teslaP40、teslaP4这两款显卡将会取代上一代Maxwell架构的TeslaM40/M4，采用最新的Pascal架构和16nmFinFET工艺制程。TeslaP4可以为超大型数据中心提供强有力的性能支持，一块TeslaP4相当于13台普通CPU服务器。

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