NVidia TESLA K20x - актуалният шампион в изчисления с двойна прецизност

Видеокартите и графичните ускорители, като NVidia Tesla K20x, са две различни категории на компютърния хардуер, които имат различни функции и цели.

Видеокартите са предназначени за обработка и извеждане на графика на екрана, като се използват в игрите и мултимедийните приложения, за да се осигури висококачествена визуална презентация.

Графичните ускорители, от друга страна, са специализирани видеокарти, създадени за изчислителни задачи, като научни изследвания, изкуствен интелект, машинно обучение и други приложения, които изискват голям брой пресмятания и обработка на данни. Те са проектирани да обработват големи количества информация по-бързо от обикновените централни процесори и да осигурят висока ефективност на обработката на данни.

Това означава, че Tesla K20x е графичен ускорител, създаден за изчислителни задачи, като научни изследвания, където са необходими бързи и ефективни пресмятания. Въпреки това, той може да бъде използван и като видеокарта, но не е специално оптимизиран за това и може да не е най-подходящия избор за игри и мултимедийни приложения.

NVidia Tesla K20x е специализиран графичен ускорител, който е подходящ за използване в задачи, изискващи голяма точност в изчисленията. Той е оптимизиран за обработка на числа с дълга двойна точност, наречени Double-Precision FLOPS, като по този начин осигурява значително по-голяма мощност в сравнение с по-нови видеокарти, които са по-оптимизирани за обработка на числа с по-малка точност.

Double-Precision FLOPS са важни за научните изчисления, където точността е от първостепенна важност, като например при използването на сложни математически модели и симулации. В тези приложения, Tesla K20x може да обработва огромни количества данни с висока точност, което го прави изключително полезен за научните изследвания и проекти, където надеждността и точността са критични.

В сравнение с по-новите видеокарти, които могат да имат повече CUDA ядра и по-висока обща производителност, Tesla K20x все още може да бъде по-подходящ за приложения, където е необходима по-голяма точност и надеждност в изчисленията. Освен това, тъй като той има по-голяма памет и мощност, той може да обработва по-големи набори от данни и да ускорява процесите на обработка, което е особено полезно за големи научни проекти и приложения, които изискват големи количества данни.