高性能计算科研学习GPU云服务器强势出击异构计算加速能力、强大的浮点运算双精度运算、模拟运算认知如此大的差异主要是因为其应用场景不同，各行各业确实不同！每个人的认知也确实不同，因为其唯一性不能代表其正确！

　　如果是企业使用深度学习PG电子，笔者建议您选用P100型号的GPU云服务器，因为显存、带宽方面的优势足以弥补其计算能力略差于P40的缺点，而且其训练任务、学习任务的表现也领先与P40。

　　科学计算是指利用计算机再现、预测和发现客观世界运动规律和演化特征的全过程。科学计算为解决科学和工程中的数学问题利用计算机进行的数值计算。

　　Tesla GPU设计为计算加速器或配套处理器，针对科学和技术计算应用进行了优化。最新的Tesla 20系列GPU基于CUDA平台的最新实现，称为“Fermi架构”。Fermi具有关键的计算功能，例如500 + gigaflops的IEEE标准双精度浮点硬件支持，L1和L2缓存，ECC内存错误保护，分布在整个GPU中的共享内存形式的本地用户管理数据缓存，合并内存访问等等。

　　图形芯片起初是固定功能的图形管道。多年来，这些图形芯片变得越来越可编程，这导致NVIDIA推出了第一款GPU。在1999-2000时间框架内，计算机科学家以及医学成像和电磁学等领域的研究人员开始使用GPU加速一系列科学应用。这是称为GPGPU或通用GPU计算的运动的出现PG电子。

　　挑战在于GPGPU需要使用OpenGL和Cg等图形编程语言来编程GPU。开发人员必须使他们的科学应用程序看起来像图形应用程序，并将它们映射到绘制三角形和多边形的问题。这限制了GPU对科学的巨大性能的可访问性。

　　NVIDIA意识到了将这种性能带给更大的科学界的潜力，并投资于修改GPU以使其完全可编程用于科学应用。此外，它还增加了对C，C ++和Fortran等高级语言的支持。这导致了GPU的CUDA并行计算平台。

　　3.科学计算GPU云服务器配置选择：数据量不大，选用P40是明智之举，如果数据量大建议用P100。

　　GPU是相对于CPU的一个概念PG电子，也就是图形处理器，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。

　　简单的说GPU = 显卡的“CPU”，CPU是电脑的心脏，所以GPU是显卡的心脏，它能让电脑在图像处理上更出色。

　　GPU云服务器（GPU Cloud Computing）则是基于 GPU的快速、稳定、弹性的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，突破单机的资源限制，让更多的机器共同完成一项任务；

　　提供了存储和网络的虚拟化，通过虚拟化技术，让资源过剩的单台物理机独立、隔离地完成多个任务，实现了资源的按需分配、高利用率以及高可用性。