拿来研究深度学习，12g显存，有风扇，才1000块钱。性能和gtx980差不多吧？双精度浮点数很强悍

几款科学计算显卡对比（GTX Titan X、GTX 980、Tesla K40 K80 及quadro K4200）

https://blog.csdn.net/dataastron/article/details/77941619

TFLOPS 比较
                                       单精度single          双精度double
    GTX Titan x ：     7                                  0.2
    GTX 980      ：        4.6                        0.15
    Tesla K80    ：      8.74                            2.91
    Tesla K40    ：      4.29                      1.43
    K4200         ：       2.0




--
修改:wwpty FROM 115.220.153.*
FROM 115.220.153.*

洋垃圾，淘宝上都是这个价，k40有两种，还有一种不带风扇的，服务器上用的
【 在 forthehorde 的大作中提到: 】
: 那里有这么便宜，这不是显卡中的劳斯莱斯
--
FROM 115.220.153.*

六七年前的产品了，现在显卡涨到天价，这个反而有性价比
【 在 forthehorde 的大作中提到: 】
: 1k肯定值得一试，贵的是智商税，便宜当然另当别论
:
--
FROM 115.220.153.*

有一款k80，其实就是两个k40拼成一块，24g显存。这样可以节省pcie插槽
【 在 forthehorde 的大作中提到: 】
: 插4个显卡如何？便宜就是王道，只是电源不知道1000瓦行不行
:
--
FROM 115.220.153.*

只有这个问题，3.5有点老了，tensorflow好像还支持，看官方文档：

CUDA(R) 架构为 3.5、5.0、6.0、7.0、7.5、8.0 或更高的 NVIDIA(R) GPU 卡。请参阅支持 CUDA(R) 的 GPU 卡列表。
对于 CUDA(R) 架构不受支持的 GPU，或为了避免从 PTX 进行 JIT 编译，亦或是为了使用不同版本的 NVIDIA(R) 库，请参阅在 Linux 下从源代码编译指南。
软件包不包含 PTX 代码，但最新支持的 CUDA(R) 架构除外；因此，如果设置了 CUDA_FORCE_PTX_JIT=1，TensorFlow 将无法在旧版 GPU 上加载。（有关详细信息，请参阅应用兼容性。）
【 在 yxgh 的大作中提到: 】
: cuda 3.5，是不是需要自己编译pytorch才能支持了呀，官方二进制安装支持5.0+
: 我刚开始玩，好像看到过这种说法
:
--
FROM 125.118.204.*