与 CUDA 硬件 Quadro 4000 的区别。 GeForce 480答案

【问题标题】：Difference with CUDA Hardware Quadro 4000 Vs. GeForce 480与 CUDA 硬件 Quadro 4000 的区别。 GeForce 480
【发布时间】：2010-09-15 20:23:36
【问题描述】：

我正在构建一个工作站，并且想要进行一些繁重的 CUDA 编程。我不想全力以赴地获得 Tesla 卡，并且几乎将其缩小到 Quadro 4000 和 GeForce 480，但我并不真正理解其中的区别，在纸面上看起来 480 具有更多内核480 对 256 的 4000，但 4000 的价格几乎是 480 的两倍。有人理解这里的区别来证明更高的价格是合理的吗？

我将对其进行科学计算，所以一切都将是双精度的，如果这会对它们产生影响的话。

【问题讨论】：

标签： hardware cuda

【解决方案1】：

如果您既不关心可视化也不关心渲染（在屏幕上绘制最终结果，例如光线追踪），那么您的问题的答案会稍微简单一些，但并非微不足道。

我不会详细介绍 Quadro 和 GeForce 卡之间的区别，但我只会强调有助于在它们之间进行选择的重要点。

一般：

如果您需要的内存多于 Tesla 或 Quadro。消费卡 ATM 的最大容量为 1.5 Gb (GTX 480)，而 Teslas 和 Quadros 的容量最大为 6 Gb。
GF10x 系列卡的双精度 (FP64) 性能上限为单精度 (FP32) 性能的 1/8，而架构能够达到 1/2。另一个市场细分技巧，如今在硬件制造商中非常流行。削弱 GeForce 产品线意味着让特斯拉产品线在 HPC 方面具有优势； GTX 480 实际上比 Tesla 20x0 快 - 1.34TFlops 对 1.03 TFlops，177.4 Gb 对 144 Gb/秒（峰值）。
Tesla 和 Quadro （应该）经过了更彻底的测试，因此不太容易产生与游戏几乎无关的错误，但在科学计算方面，只需一个位翻转就会破坏结果。 NVIDIA 声称 Tesla 卡是 QC-d 24/7 使用。

最近的一篇论文 (Haque and Pande, Hard Data on Soft Errors: A Large-Scale Assessment of Real-World Error Rates in GPGPU) 表明，特斯拉确实不太容易出错。
我的经验是 GeForce 卡往往不太可靠，尤其是在恒定的高负载下。适当的冷却非常重要，同时避免超频卡，包括工厂超频型号（参见previously mentioned paper 的图 1）。

所以根据经验：

用于开发：GeForce（除非您绝对需要 >1.5 Gb 内存）
用于生产 HPC/科学计算：
- 特斯拉：如果您需要大量内存或 FP64（+可靠性？）
- Quadro 如果需要 FP64 和/或还需要高级渲染功能（新的“Fermi”Tesla 具有与 GeForce 类似的渲染功能）
  
  如果你想密集使用 FP64，就别管 GeForce，否则
- **非工厂超频* GeForce*：省钱 ;)

回到你的问题的细节：

您提到的两张牌来自完全不同的联赛，因此无法直接比较。如果您需要 Quadro 的渲染功能，请购买 Quadro。否则，Quadro 并不值得，尤其是 4000，它甚至比 GTX 460 还要慢，而它的成本要高出约 3.5 倍。我认为您最好使用 GTX 470 或 480，只要确保您购买的是标准频率的。

请注意，在此比较中，GeForce 双精度性能下降不是问题，但让我详细说明一下。由于 Quadro 4000 是一款低端型号，AFAIR 只有 450 MHz 着色器（我找不到参考 ATM，但它肯定低于主频为 513 MHz 的 5000），因此它的 FP64 大约为 115 GFlops。同时，有上限的 GTX 480 约为 168 GFlops FP64，甚至 GTX 460 也约为 113 GFlops（峰值）。
Quadro 4000 与 GTX 480 相比，FP32 性能和内存带宽低得多（86.9 对 177.4 GB/s）！

请注意，从理论峰值性能的角度来看，GTX 480 (data sheet) 比 Tesla C2050/2070 和 Quadro 6000 快得多，这反映在大多数应用程序中。

【讨论】：

感谢您的彻底治疗。这解释了很多。出于我的目的，我得到了 GTX，因为我不需要高级渲染，但仍然买不起特斯拉。如果 GTX 480 的工作进展顺利，我希望将来能得到它的资助。使用 GTX 是否可以降低时钟频率以获得更可靠的结果？
降频肯定会有所帮助，但我不确定有多少。 Tesla 卡的着色器和 RAM 频率都低于最快的 GeForce，这一事实支持了这一想法。但是，要量化错误率降低了多少是非常的。因此，我不确定是否值得为了降低错误率而牺牲性能。
另外，您绝对应该进行几天的老化测试（尤其是在生产硬件上）（例如，使用 memtestG80），如果没有出现内存错误，您就差不多了尽可能安全。
根据NVIDIA，Quadro 4000 有 243.2 GFlops (FP64)

【解决方案2】：

上面没有提到的 Quadro/Tesla 卡有一些小优势：

ECC 内存。除了位错误更少，Tesla 卡和高端 Quadros（5000 和 6000，而不是 4000）具有 ECC 内存，这应该会降低软错误率。
插槽数（以及一些相关的电源和冷却问题）。 Quadro 4000 是单插槽卡。 Quadro 2000 是单槽四分之三长卡。虽然 GeForce GTX 480、470 甚至 460 在单精度上都可以超过 Quadro 4000，但您不会在单个插槽中找到它们。这意味着，如果您将它放在 1U 服务器机架或刀片中，或者如果您想让 6 个 GPU 在单个服务器中并行工作以进行 GPGPU 工作，您可以做一些使用 GeForce 不容易做到的有趣事情范围。如果您可以大量减少需要占用的刀片数量或机架空间，那么每张卡的额外价格是非常值得的。所有这些都与筹码的分箱有关。

当然，这些优势对大多数人来说并没有什么不同。但是，对于某些用途，它们至关重要。

【讨论】：

而且，关于 ECC：似乎在 worst 的情况下，每小时每 GB 大约会有 1 位错误 (en.wikipedia.org/wiki/ECC_memory#Problem_background)。因此，必须确定具体的科学目的。如果每小时（左右）随机出现 1 位错误是可以接受的，单精度也是可以接受的，并且更大、更热的卡也可以接受，那么 GTX 似乎是一个好多更好的交易 -基本上没有缺点。如果不能容忍任何错误 - 甚至每小时 1 位 - 就不能使用 GTX。
另一个讨论不使用 ECC 的内存的实际错误率的链接：perspectives.mvdirona.com/2009/10/07/…。
请注意，ECC 可能会导致当前硬件和可用 CUDA 版本 (

【解决方案3】：

“游戏玩家”GPU（GeForce GTX 系列，如 GTX 780）相对于“专业”GPU（Tesla 系列和 Quadro 系列）在 CUDA 编程方面的优势在于：

GTX 具有更好的单精度性能
GTX 具有更高的内存带宽
GTX 成本少得多

但是

Quadro 和 Tesla 通常有更多的内存
Quadro 和 Tesla 提供更好的双精度性能
一些 Quadro GPU 只占用一个 PCI-E 插槽而不是两个（如另一个答案中所述）。

显然，GPU 的选择取决于您在应用程序中的需求。但我认为对于大多数应用来说，GTX 是一个更好的选择。例如，在许多图像处理应用中，单精度就足够了，考虑到它的性能和价格，GTX 显然是更好的选择。例如，在由 OpenCV GPU 库的主要开发人员编写的 this article 中，作者使用 NVidia GTX 580 对 CPU 的结果进行基准测试。如果您需要更好的双精度性能或更多内存，我会说选择 Quadro 或 Tesla。

【讨论】：

【解决方案4】：

从规格上看并不明显，但我认为您对双精度的需求表明 Quadro 4000 更适合。尽管 GeForce 480 拥有更多内核和两倍的内存带宽，但它的核心是一张游戏卡。 Quadros 以专业工作为目标，因此得到了更好的支持。此外，Quadro 可以进行 64 倍抗锯齿（相对于 GeForce 上的 32 倍）这一事实表明显卡功能更强大。

【讨论】：

抗锯齿非常适合视觉效果，但我没有处理任何视觉效果，只是在 GPU 上进行原始科学计算，大量矩阵乘法之类的东西。抗锯齿有帮助吗？还是我要寻找的唯一东西是内核数和内存？
@Halpo：我的意思只是说 FSAA 数字表示一张更强大的卡，而不是你的工作需要 FSAA。但直观地说，必须有一种方法可以将 FSAA 用于多重网格方法。无论如何，我认为双精度要求足以将您指向 Quadro。
Quadro 4000 是非常低端的，所以虽然您对双精度的评论一般来说是正确的，但在比较中 Halpo 正在 any GTX 4xx 显然更好。感谢您提醒我有关双精度问题（请参阅上面的编辑）；）！