科學計算顯卡的幾個主要性能指標：
1、運算能力：FLOPS 每秒浮點運算次數，TFLOPS表示每秒萬億（10^12）次浮點計算；
2、計算性能：
3、顯存大小：顯存大小也決定了實驗中能夠使用的樣本數量和模型復雜度。
4. cuda 核心數量
1、CUDA compute capability對比（computer capability 並不代表顯卡的計算能力，主版本號說明GPU的架構，副版本號相當於更新的版本）
GTX Titan x ：5.2
GTX 980 ：5.2
Tesla P100 :
Tesla K80 ：3.7
Tesla K40 ：3.5
K4200 ： 3.0
2、計算性能（TFLOPS） 比較
單精度single 雙精度double
GTX Titan x ： 7 0.2
GTX 980 ： 4.6 0.15
Tesla P100 : 10.6 5.3
Tesla K80 ： 8.73 2.91
Tesla K40 ： 4.29 1.43
K4200 ： 2.0
單精度能夠保證小數點后6到7位計算准確（2^23），雙精度則是14到15位(2^52)
3、顯存大小
GTX Titan x ：12Gb
GTX 980 ：4Gb
Tesla P100 : 16G
Tesla K80 ：24Gb
Tesla K40 ：12Gb
K4200 ：4Gb
4. cuda 核心數量
GTX Titan x
GTX 980
Tesla P100 : 3584
Tesla K80 ： 4992
Tesla K40 ： 2880
K4200
5、價格比較（網上商城京東淘寶報價）
GTX Titan x ：8000+-
GTX 980 ：6000+-
Tesla P100 ： 45000++
Tesla K80 ：33000+-
Tesla K40 ：25000+-
K4200 ：6000+-
1、GTX 系列顯卡優缺點：
優點：單精度計算能力強大，顯存最大12Gb，性價比高
缺點：雙精度計算能力弱，沒有計算糾錯ECC 內存，對於超高精度計算不利
2、Tesla 或 quadro顯卡優缺點：
優點：雙精度計算能力最強，擁有ECC內存增強計算准確率，
缺點：單精度計算能力差，價格較高
總結：單從性能上選擇，Tesla K80是最強大的，但也最貴；綜合性價比來考慮 GTX Titan X 最好。
