NVIDIATesla/Quadro和GeForceGPU的比較

該資源由Microway根據(jù)NVIDIA和可信媒體來源提供的數(shù)據(jù)編寫。 所有NVIDIA GPU都支持通用計(jì)算（GPGPU），但并非所有GPU都提供相同的性能或支持相同的功能。GeForce GPU的消費(fèi)者產(chǎn)品線（特別是GTX Titan）可能對(duì)那些運(yùn)行GPU加速應(yīng)用程序的人很有吸引力。但是，記住產(chǎn)品之間的差異是明智的。專業(yè)的Tesla和Quadro GPU有許多功能。

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FP64 64位（雙精度）浮點(diǎn)計(jì)算

許多應(yīng)用需要更高精度的數(shù)學(xué)計(jì)算。在這些應(yīng)用程序中，數(shù)據(jù)由兩倍大的值表示（使用64位二進(jìn)制位而不是32位）。這些較大的值稱為雙精度（64位）。不太準(zhǔn)確的值稱為單精度（32位）。雖然幾乎所有NVIDIA GPU產(chǎn)品都支持單精度和雙精度計(jì)算，但在大多數(shù)消費(fèi)級(jí)GeForce GPU上，雙精度值的性能要低得多。以下是GeForce和Tesla / Quadro GPU之間雙精度浮點(diǎn)計(jì)算性能的比較：

NVIDIA GPU模型	雙精度（64位）浮點(diǎn)性能
GeForce GTX Titan X Maxwell	高達(dá)0.206 TFLOPS
GeForce GTX 1080 Ti	高達(dá)0.355 TFLOPS
GeForce Titan Xp	高達(dá)0.380 TFLOPS
GeForce Titan V.	高達(dá)6.875 TFLOPS
GeForce RTX 2080 Ti	估計(jì)~0.44 TFLOPS
特斯拉K80	1.87+ TFLOPS
特斯拉P100 *	4.7~5.3 TFLOPS
Quadro GP100	5.2 TFLOPS
特斯拉V100 *	7~7.8 TFLOPS
Quadro GV100	7.4 TFLOPS
Quadro RTX 6000和8000	~0.5 TFLOPS
特斯拉T4	估計(jì)~0.25 TFLOPS

*確切的值取決于PCI-Express或SXM2 SKU

FP16 16位（半精度）浮點(diǎn)計(jì)算

一些應(yīng)用程序不需要高精度（例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練/推理和某些HPC使用）。在“Pascal”GPU中 引入了對(duì)半精度FP16操作的支持。這是以前深度學(xué)習(xí)/人工智能計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn); 但是，深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載已轉(zhuǎn)移到更復(fù)雜的操作（請(qǐng)參閱下面的TensorCores）。盡管所有NVIDIA“Pascal”和后來的GPU都支持FP16，但在許多以游戲?yàn)橹行牡腉PU上，性能顯著降低。以下是GeForce和Tesla / Quadro GPU之間半精度浮點(diǎn)計(jì)算性能的比較：

NVIDIA GPU模型	半精度（16位）浮點(diǎn)性能
GeForce GTX Titan X Maxwell	N / A
GeForce GTX 1080 Ti	小于0.177 TFLOPS
GeForce Titan Xp	小于0.190 TFLOPS
GeForce Titan V.	~27.5 TFLOPS
GeForce RTX 2080 Ti	28.5 TFLOPS
特斯拉K80	N / A
特斯拉P100 *	18.7~21.2 TFLOPS *
Quadro GP100	20.7 TFLOPS
特斯拉V100 *	28~31.4 TFLOPS *
Quadro GV100	29.6 TFLOPS
Quadro RTX 6000和8000	32.6 TFLOPS
特斯拉T4	16.2 TFLOPS

*確切的值取決于PCI-Express或SXM2 SKU

TensorFLOPS和深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)

一個(gè)新的專業(yè)的Tensor Core單元與“Volta”GPU一起推出。它將兩個(gè)FP16單元（轉(zhuǎn)換為全精度產(chǎn)品）與FP32累加運(yùn)算相結(jié)合 - 這是深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練計(jì)算中使用的精確操作。NVIDIA現(xiàn)在通過一種新的深度學(xué)習(xí)性能指標(biāo)測(cè)量Tensor Core的GPU：一個(gè)名為TensorTFLOPS的新單元。

Tensor Core僅適用于“Volta”GPU或更新版本。作為參考，如果沒有TensorFLOPS值，我們將以任何精度提供最大的已知深度學(xué)習(xí)性能。我們認(rèn)為，比較不同精度之間的表現(xiàn)是非常差的科學(xué)方法; 然而，我們也認(rèn)識(shí)到希望在不同代GPU的深度學(xué)習(xí)性能之間至少看到一個(gè)數(shù)量級(jí)的性能比較。

NVIDIA GPU模型	TensorFLOPS （或最大DL性能）
GeForce GTX Titan X Maxwell	N / A TensorTFLOPS, ~6.1 TFLOPS FP32
GeForce GTX 1080 Ti	N / A TensorTFLOPS, ~11.3 TFLOPS FP32
GeForce Titan Xp	N / A TensorTFLOPS, ~12.1 TFLOPS FP32
GeForce Titan V. 110	TensorTFLOPS
GeForce RTX 2080 Ti	56.9 TensorTFLOPS 455.4 TOPS, INT4用于推理
特斯拉K80	N / A TensorTFLOPS ,5.6 TFLOPS FP32
特斯拉P100 *	N / A TensorTFLOPS ,18.7~21.2 TFLOPS FP16
Quadro GP100	N / A TensorTFLOPS ,20.7 TFLOPS FP16
特斯拉V100 *	112~125 TensorTFLOPS
Quadro GV100	118.5 TensorTFLOPS
Quadro RTX 6000和8000	130.5 TensorTFLOPS 522 TOPS, INT4用于推理
特斯拉T4	65 TensorTFLOPS 260 TOPS, INT4用于推理

*確切的值取決于PCI-Express或SXM2 SKU

錯(cuò)誤檢測(cè)和糾正

在運(yùn)行計(jì)算機(jī)游戲的GPU上，一個(gè)存儲(chǔ)器錯(cuò)誤通常不會(huì)引起任何問題（例如，一幀的一個(gè)像素顏色可能不正確）。用戶甚至不太可能意識(shí)到這個(gè)問題。但是，技術(shù)計(jì)算應(yīng)用程序依賴于GPU返回的數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。對(duì)于某些應(yīng)用程序，單個(gè)錯(cuò)誤可能導(dǎo)致嚴(yán)重且明顯的錯(cuò)誤。對(duì)于其他人來說，單比特位錯(cuò)誤可能不容易檢測(cè)（返回看似合理的錯(cuò)誤結(jié)果）。Titan GPU不包括糾錯(cuò)或錯(cuò)誤檢測(cè)功能。如果發(fā)生錯(cuò)誤，GPU和系統(tǒng)都不會(huì)警告用戶錯(cuò)誤。用戶可以檢測(cè)錯(cuò)誤（它們是否會(huì)導(dǎo)致應(yīng)用程序崩潰，明顯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，或者是不明顯的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)）。這些問題并不少見 - 我們的技術(shù)人員經(jīng)常在消費(fèi)者游戲GPU上遇到內(nèi)存錯(cuò)誤。NVIDIA Tesla GPU能夠糾正單比特錯(cuò)誤并檢測(cè)和警告雙比特錯(cuò)誤。在最新的Tesla V100，Tesla T4，Tesla P100和Quadro GV100 / GP100 GPU上，ECC支持包含在主HBM2內(nèi)存中，以及寄存器文件，共享內(nèi)存，L1緩存和L2緩存中。

保修和最終用戶許可協(xié)議

NVIDIA對(duì)GeForce GPU產(chǎn)品的保修明確規(guī)定GeForce產(chǎn)品不適合安裝在服務(wù)器上。在服務(wù)器系統(tǒng)中運(yùn)行GeForce GPU將使GPU的保修失效，用戶自擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。來自NVIDIA的制造商保修網(wǎng)站：

保證產(chǎn)品僅供消費(fèi)者最終用戶使用，不適用于數(shù)據(jù)中心使用和/或GPU集群商業(yè)部署（“企業(yè)使用”）。使用保證產(chǎn)品用于企業(yè)使用將使本保修失效。

NVIDIA GeForce產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)程序軟件附帶的許可協(xié)議聲明：

禁止數(shù)據(jù)中心部署。除了允許數(shù)據(jù)中心中的區(qū)塊鏈處理之外，該軟件未獲得數(shù)據(jù)中心部署許可。

GPU內(nèi)存性能

計(jì)算密集型應(yīng)用程序需要高性能計(jì)算單元，但快速訪問數(shù)據(jù)也很關(guān)鍵。對(duì)于許多HPC應(yīng)用程序，除非內(nèi)存性能也得到改善，否則計(jì)算性能的提高無濟(jì)于事。因此，Tesla GPU提供比GeForce GPU更好的實(shí)際性能：

NVIDIA GPU模型	GPU內(nèi)存帶寬
GeForce GTX Titan X Maxwell	336 GB / s
GeForce GTX 1080 Ti	484 GB / s
GeForce Titan Xp	548 GB / s
GeForce Titan V.	653 GB / s
GeForce RTX 2080 Ti	616 GB / s
特斯拉K80	480 GB / s
特斯拉P40	346 GB / s
特斯拉P100 12GB	549 GB / s
特斯拉P100 16GB	732 GB / s
Quadro GP100	717 GB / s
特斯拉V100 16GB / 32GB	900 GB / s
Quadro GV100	870 GB / s
Quadro RTX 6000和8000	624 GB / s
特斯拉T4	320 GB / s

GPU內(nèi)存大小

通常，系統(tǒng)運(yùn)行的內(nèi)存越多，運(yùn)行的速度就越快。對(duì)于某些HPC應(yīng)用程序，除非有足夠的內(nèi)存，否則甚至無法執(zhí)行單次運(yùn)行。對(duì)于其他人來說，除非有足夠的內(nèi)存，否則結(jié)果的質(zhì)量和保真度會(huì)降低。Tesla GPU提供的內(nèi)存是GeForce GPU的兩倍：

GPU 模型	內(nèi)存容量
GeForce GTX 1080 Ti	11GB
GeForce Titan Xp	12GB
GeForce GTX Titan V.	12GB
GeForce RTX 2080 Ti	11GB
特斯拉K80	24GB
特斯拉P40	24GB
特斯拉P100	12GB或16GB *
Quadro GP100	16GB *
特斯拉V100	16GB或32GB *
Quadro GV100	32GB *
Quadro RTX 6000	24GB *
Quadro RTX 8000	48GB *
特斯拉T4	16GB *

*請(qǐng)注意，特斯拉/ Quadro統(tǒng)一內(nèi)存允許GPU共享彼此的內(nèi)存以加載更大的數(shù)據(jù)集

PCI-E與NVLink - 設(shè)備到主機(jī)和設(shè)備到設(shè)備的吞吐量

最大的潛在瓶頸之一是等待數(shù)據(jù)傳輸?shù)紾PU。當(dāng)多個(gè)GPU并行運(yùn)行時(shí)，存在額外的瓶頸。更快的數(shù)據(jù)傳輸直接導(dǎo)致更快的應(yīng)用程序性能。GeForce GPU通過PCI-Express連接，其理論峰值吞吐量為16GB / s。配備NVLink的NVIDIA Tesla / Quadro GPU能夠更快地實(shí)現(xiàn)連接。NVIDIA的“Pascal”中的NVLink 允許每個(gè)GPU以高達(dá)80GB / s（160GB / s雙向）的速度進(jìn)行通信。NVIDIA的“Volta”系列中的NVLink 2.0 允許每個(gè)GPU以高達(dá)150GB / s（300GB / s雙向）的速度進(jìn)行通信。GPU之間以及支持的OpenPOWER平臺(tái)上的CPU和GPU之間支持NVLink連接。

應(yīng)用軟件支持

雖然某些軟件程序能夠在支持CUDA的任何GPU上運(yùn)行，但其他軟件程序則針對(duì)專業(yè)GPU系列進(jìn)行了設(shè)計(jì)和優(yōu)化。大多數(shù)專業(yè)軟件包僅正式支持NVIDIA Tesla和Quadro GPU。使用GeForce GPU是可能的，但軟件供應(yīng)商不會(huì)支持。在其他情況下，在GeForce GPU（例如，Schr?dinger，LLC的軟件產(chǎn)品）上啟動(dòng)時(shí)，應(yīng)用程序根本不起作用。

操作系統(tǒng)支持

雖然NVIDIA的GPU驅(qū)動(dòng)程序非常靈活，但是沒有適用于Windows Server操作系統(tǒng)的GeForce驅(qū)動(dòng)程序。GeForce GPU僅在Windows 7，Windows 8和Windows 10上受支持。使用Windows Server的組應(yīng)該使用NVIDIA專業(yè)的Tesla和Quadro GPU產(chǎn)品。另一方面，Linux驅(qū)動(dòng)程序支持所有NVIDIA GPU。

產(chǎn)品生命周期

由于消費(fèi)者GPU市場(chǎng)的性質(zhì)，GeForce產(chǎn)品的生命周期相對(duì)較短（產(chǎn)品發(fā)布和生產(chǎn)結(jié)束之間通常不超過一年）。需要更長(zhǎng)產(chǎn)品壽命的項(xiàng)目（例如購買后3年以上可能需要更換部件的項(xiàng)目）應(yīng)使用專業(yè)GPU。NVIDIA專業(yè)的Tesla和Quadro GPU產(chǎn)品具有延長(zhǎng)的生命周期和制造商的長(zhǎng)期支持（包括產(chǎn)品生命終結(jié)的通知以及停止生產(chǎn)前的最后購買機(jī)會(huì)）。此外，專業(yè)GPU在生產(chǎn)過程中經(jīng)歷了更徹底的測(cè)試和驗(yàn)證過程。

電源效率

GeForce GPU適用于消費(fèi)者游戲，通常不是為提高電源效率而設(shè)計(jì)的。相比之下，Tesla GPU專為大規(guī)模部署而設(shè)計(jì)，其中功率效率非常重要。這使得Tesla GPU成為大型安裝的更好選擇。例如，GeForce GTX Titan X非常適合桌面深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載。在服務(wù)器部署中，Tesla P40 GPU提供匹配的性能和雙倍的內(nèi)存容量。然而，當(dāng)并排放置時(shí)，特斯拉消耗更少的電力并產(chǎn)生更少的熱量。

DMA引擎

GPU的直接內(nèi)存訪問（DMA）引擎允許在系統(tǒng)內(nèi)存和GPU內(nèi)存之間進(jìn)行快速數(shù)據(jù)傳輸。由于此類傳輸是任何實(shí)際應(yīng)用程序的一部分，因此性能對(duì)GPU加速至關(guān)重要。緩慢的傳輸導(dǎo)致GPU核心處于空閑狀態(tài)，直到數(shù)據(jù)到達(dá)GPU內(nèi)存。同樣，慢速返回會(huì)導(dǎo)致CPU等待，直到GPU完成返回結(jié)果。

GeForce產(chǎn)品具有單個(gè)DMA引擎*，可以一次傳輸一個(gè)方向的數(shù)據(jù)。如果正在將數(shù)據(jù)上載到GPU，則在上載完成之前，無法返回由GPU計(jì)算的任何結(jié)果。同樣，從GPU返回的結(jié)果將阻止需要上傳到GPU的任何新數(shù)據(jù)。Tesla GPU產(chǎn)品采用雙DMA引擎來緩解這一瓶頸。數(shù)據(jù)可以同時(shí)傳輸?shù)紾PU和GPU中。

*一個(gè)GeForce GPU型號(hào)，GeForce GTX Titan X，具有雙DMA引擎

GPU直接RDMA

NVIDIA的GPU-Direct技術(shù)可以極大地提高GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸速度。各種功能由GPU-Direct保護(hù)，但RDMA功能可帶來最大的性能提升。傳統(tǒng)上，在群集的GPU之間發(fā)送數(shù)據(jù)需要3個(gè)內(nèi)存副本（一次到GPU的系統(tǒng)內(nèi)存，一次到CPU的系統(tǒng)內(nèi)存，一次到InfiniBand驅(qū)動(dòng)程序的內(nèi)存）。GPU Direct RDMA刪除系統(tǒng)內(nèi)存副本，允許GPU直接通過InfiniBand將數(shù)據(jù)發(fā)送到遠(yuǎn)程系統(tǒng)。實(shí)際上，對(duì)于小型MPI消息大小，這減少延遲高達(dá)67％，帶寬增加430％[ 1 ]。在CUDA 8.0版中，NVIDIA推出了GPU Direct RDMA ASYNC，允許GPU在不與CPU進(jìn)行任何交互的情況下啟動(dòng)RDMA傳輸。

GeForce GPU不支持GPU-Direct RDMA。雖然MPI調(diào)用仍將成功返回，但傳輸將通過標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)存復(fù)制路徑執(zhí)行。GeForce卡支持的唯一GPU-Direct形式是GPU Direct Peer-to-Peer（P2P）。這允許在單個(gè)計(jì)算機(jī)內(nèi)進(jìn)行快速傳輸，但對(duì)于跨多個(gè)服務(wù)器/計(jì)算節(jié)點(diǎn)運(yùn)行的應(yīng)用程序不執(zhí)行任何操作。Tesla GPU完全支持GPU Direct RDMA和各種其他GPU Direct功能。它們是這些功能的主要目標(biāo)，因此在該領(lǐng)域經(jīng)過最多的測(cè)試和使用。

Hyper-Q

用于MPI和CUDA Streams的Hyper-Q代理允許多個(gè)CPU線程或進(jìn)程在單個(gè)GPU上啟動(dòng)工作。這對(duì)于使用MPI編寫的現(xiàn)有并行應(yīng)用程序尤為重要，因?yàn)檫@些代碼旨在利用多個(gè)CPU內(nèi)核。允許GPU接受系統(tǒng)上運(yùn)行的每個(gè)MPI線程的工作可以提供潛在的顯著性能提升。它還可以減少將GPU加速添加到現(xiàn)有應(yīng)用程序所需的源代碼重新架構(gòu)量。但是，GeForce GPU支持的唯一Hyper-Q形式是CUDA Streams的Hyper-Q。這允許GeForce有效地接受并運(yùn)行來自不同CPU核心的并行計(jì)算，但是跨多臺(tái)計(jì)算機(jī)運(yùn)行的應(yīng)用程序?qū)o法有效地在GPU上啟動(dòng)工作。

GPU健康監(jiān)控和管理功能

許多運(yùn)行狀況監(jiān)控和GPU管理功能（對(duì)于維護(hù)多個(gè)GPU系統(tǒng)至關(guān)重要）僅在專業(yè)的Tesla GPU上得到支持。GeForce GPU不支持的健康功能包括：

• NVML/nvidia-smi用于監(jiān)視和管理每個(gè)GPU的狀態(tài)和功能。這使得許多第三方應(yīng)用程序和工具（如Ganglia）支持GPU。Perl和Python綁定也可用。
• OOB（通過IPMI進(jìn)行帶外監(jiān)控）允許系統(tǒng)監(jiān)控GPU運(yùn)行狀況，調(diào)整風(fēng)扇速度以適當(dāng)冷卻設(shè)備并在發(fā)現(xiàn)問題時(shí)發(fā)送警報(bào)
• InfoROM（持久配置和狀態(tài)數(shù)據(jù)）為系統(tǒng)提供有關(guān)每個(gè)GPU的附加數(shù)據(jù)
• NVHealthmon實(shí)用程序?yàn)榧汗芾韱T提供了即用型GPU健康狀態(tài)工具
• TCC允許將GPU專門設(shè)置為僅顯示或僅計(jì)算模式
• ECC（內(nèi)存錯(cuò)誤檢測(cè)和糾正）
  群集工具依賴于NVIDIA NVML提供的功能。大約60％的功能在GeForce上不可用 - 該表提供了對(duì)Tesla和GeForce GPU支持的NVML功能的更詳細(xì)比較：

特征	Tesla	Geforce
產(chǎn)品名稱	是	是
顯示GPU計(jì)數(shù)	是	是
PCI-Express生成（例如，2.0 vs 3.0）	是	-
PCI-Express鏈接寬度（例如，x4，x8，x16）	是	-
當(dāng)前風(fēng)扇速度	是	是
當(dāng)前溫度	是	是*
目前的表現(xiàn)狀況	是	-
時(shí)鐘節(jié)流狀態(tài)	是	-
當(dāng)前GPU使用率（百分比）	是	-
當(dāng)前內(nèi)存使用率（百分比）	是	是
GPU提升能力	是	是^
ECC錯(cuò)誤檢測(cè)/更正支持	是	-
列出已退休的頁面	是	-
目前的權(quán)力抽獎(jiǎng)	是	-
設(shè)置功率限制	是	-
當(dāng)前GPU時(shí)鐘速度	是	-
當(dāng)前內(nèi)存時(shí)鐘速度	是	-
顯示可用的時(shí)鐘速度	是	-
顯示可用的內(nèi)存速度	是	-
設(shè)置GPU提升速度（核心時(shí)鐘和內(nèi)存時(shí)鐘）	是	-
顯示當(dāng)前計(jì)算過程	是	-
卡序列號(hào)	是	-
InfoROM圖像和對(duì)象	是	-
會(huì)計(jì)能力（每個(gè)流程的資源使用）	是	-
PCI-Express ID	是	是
NVIDIA驅(qū)動(dòng)程序版本	是	是
NVIDIA VBIOS版本	是	是

*系統(tǒng)平臺(tái)無法讀取溫度，這意味著無法調(diào)整風(fēng)扇速度。

^雙精度計(jì)算期間禁用GPU Boost。此外，在某些情況下，GeForce時(shí)鐘速度將自動(dòng)降低。

GPU加速

所有最新的NVIDIA GPU產(chǎn)品都支持GPU Boost，但它們的實(shí)現(xiàn)方式因預(yù)期的使用場(chǎng)景而異。GeForce卡專為交互式桌面使用和游戲而設(shè)計(jì)。Tesla GPU專為密集，恒定數(shù)量的運(yùn)算而設(shè)計(jì)，穩(wěn)定性和可靠性非常高。鑒于這兩個(gè)用例之間的差異，GPU Boost在特斯拉上的功能與在GeForce上的不同。

GPU如何在GeForce上運(yùn)行

在Geforce的情況下，顯卡會(huì)根據(jù)GPU的溫度自動(dòng)確定時(shí)鐘速度和電壓。溫度是適當(dāng)?shù)淖宰兞?，因?yàn)榘l(fā)熱會(huì)影響風(fēng)扇速度。對(duì)于圖形較少的游戲或一般桌面使用，最終用戶可以享受更安靜的計(jì)算體驗(yàn)。然而，在玩需要嚴(yán)格GPU計(jì)算的游戲時(shí)，GPU Boost會(huì)自動(dòng)提高電壓和時(shí)鐘速度（也會(huì)產(chǎn)生更多噪音）。

GPU如何在特斯拉上工作

另一方面，特斯拉的GPU加速水平也可以通過電壓和溫度來確定，但不總是以這種方式運(yùn)行。

如果愿意，可以由系統(tǒng)管理員或計(jì)算用戶指定增強(qiáng) - 可以將所需的時(shí)鐘速度設(shè)置為特定頻率。除了將時(shí)鐘速度浮動(dòng)到各種電平之外，可以靜態(tài)地保持期望的時(shí)鐘速度，除非達(dá)到功耗閾值（TDP）。這是一個(gè)重要的考慮因素，因?yàn)镠PC環(huán)境中的加速器通常需要彼此同步。特斯拉GPU增強(qiáng)的可選確定性方面允許系統(tǒng)管理員確定最佳時(shí)鐘速度并將其鎖定在所有GPU中。

對(duì)于需要額外性能和確定性的應(yīng)用，可以將最新的Tesla GPU設(shè)置為同步升壓組內(nèi)的自動(dòng)升壓。啟用組啟用自動(dòng)增強(qiáng)功能后，每組GPU將在凈空允許時(shí)提高時(shí)鐘速度。該小組將保持時(shí)鐘彼此同步，以確保整個(gè)組的匹配性能?？梢栽贜VIDIA DCGM工具中設(shè)置組。

https://www.microway.com/knowledge-center-articles/comparison-of-nvidia-geforce-gpus-and-nvidia-tesla-gpus/

本文題目：NVIDIATesla/Quadro和GeForceGPU的比較
文章源于：http://muchs.cn/article18/pphhdp.html

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