GPU算力出售
A. 有哪些計算能力強的GPU雲計算平台
件平台礙…如果是嚴格的GPU計算，目前的硬體平台只有Nvidia支持CUDA的GPU；當然，AMD的同樣可以，只是沒有Nvidia使用那麼廣泛。這二者都是典型的GPU結構，但Nvidia更偏向大核心，強調效率，適合略復雜的計算；而AMD更傾向小核心，通用計
B. 怎麼租用GPU伺服器
除了國內外雲大廠之外，還可以租用物理機，林海天成就有這項業務，比較適用於公司企業，或者是開發什麼5G項目，個人跑個數據、做個試驗還是到大廠租
C. gpu計算能力1.0是什麼意思
計算能力是Nvidia公司在發布CUDA（統一計算架構，Compute Unified Device Architecture，一種對GPU進行編程的語言，類似於C語言對CPU進行編程）時提出的一個概念。因為顯卡本身是一個浮點計算晶元，可以作為計算卡使用，所以顯卡就具有計算能力。不同的顯卡具有不同的計算能力，為了以示區分，Nvidia就在不同時期的產品上提出了相應版本的計算能力x.x。計算能力1.0出現在早期的圖形卡上，例如，最初的8800 Ultras和許多8000系列卡以及Tesla C/D/S870s卡，與這些顯卡相應發布的是CUDA1.0。今天計算能力1.0已經被市場淘汰了。此後還有計算能力1.1，這個出現在許多9000系列圖形卡上。計算能力1.2與GT200系列顯卡一起出現，而計算能力1.3是從GT200升級到GT200 a/b修訂版時提出的。再往後還有計算能力2.0、2.1、3.0等版本。最新發布的版本是計算能力6.1，由最新的帕斯卡架構顯卡所支持，同時CUDA版本也更新到CUDA8.0。
對於普通用戶無需關心顯卡的計算能力，只有GPU編程人員在編寫CUDA程序，對GPU的計算進行開發時才關心這個問題。只要知道自己電腦所帶的顯卡型號就能查詢到相應的計算能力，這里貼上官方網址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。
D. 請問下什麼是GPU的浮點運算能力主要干什麼的
GPU計算能力強主要是因為他的大部分電路都是進行算術計算的單元，實際上加法器乘法器這些都是相對較小的電路，即使做很多這種運算單元，都不會佔用太多晶元的面積。而且由於GPU的其他部件佔得面積小，它也可以有更多的寄存器和緩存來存儲數據。CPU之所以那麼慢，一方面是因為有大量的處理其他程序如分支循環之類的單元，並且由於cpu處理要求有一定的靈活性，那麼cpu的算術邏輯單元的結構也要復雜很多。簡單的說，就為了提高分支指令的處理速度，cpu的很多部件都用於做分支預測，以及在分支預測錯誤的時候，修正和恢復算術邏輯單元的結果。這些都大大的增加了器件的復雜度。
另外，實際上現在的CPU的設計上也在向GPU學習，就是增加並行計算的，沒有那麼多控制結構的浮點運算單元。例如intel的sse指令集，到目前可以實現同時進行4個浮點運算，而且增加了很多寄存器 另外，想學習GPU計算的話，去下載一個CUDA的SDK，裡面有很詳細的說明文檔
E. hd7970和麗台k2000那個GPU計算能力高一些
你要做什麼計算處理啊？K2000是Nvidia
Quadro系列繪圖卡，不是專業計算卡，Tesla系列才是。
而Nvidia全系列顯卡都支持CUDA，都可以做通用計算。HD
7970的GCN架構在雙精浮點運算方面現在確實是比Kepler好，但AMD的Stream通用計算開發遠不如CUDA成熟。
性能方面，AMD系列的GPU好一些，我指的是雙精；但程序開發方面，Nvidia的GPU更有優勢。
挖礦就選AMD顯卡吧，並發密集度高一些。
F. 二手顯卡的價格暴漲，顯卡漲價的原因是什麼
近期顯卡的價格一直居高不下，而且不僅是一些新的顯卡價格讓人有些望而卻步，就連一些二手顯卡的價格也跟著暴漲，令人有些意外，也引發了不少網友的熱議。實際上，二手顯卡的價格暴漲主要還是因為顯卡市場缺貨的關系，同時也跟比特幣之類的虛擬貨幣價格一路走高有關系。
總的來說，二手顯卡漲價一方面是因為顯卡市場缺貨，另一方面也與虛擬貨幣的價格一路走高有關。
G. GPU雲計算平台哪家的算力比較強
上海世紀互聯新上線的GPU雲平台算力就很強，他們用的是NVDIA的DGX A100，是現目前市場上競爭力十分強的人工智慧伺服器，單台的算力就有5Peta Flops，多台組成集群的話，算力更加嚇人，比起市面上很多的雲平台都要強很多。
H. 有ti的GPU計算能力是否比無ti的高
是的，英偉達在產品設計取型號的時候都是TI比無TI的性能要好，也可以通俗地說GPU處理能力強。有時候細節分析上有時候不帶TI的會好一些，例如下圖中的不太TI的加速頻率和基礎速率要好，但是整體性能來說帶TI的會好得多。
goshes-i信息化英偉達GTX顯卡TI性能比