一文搞懂英伟达的数据中心和消费级GPU的10点区别

合集 – 人工智能(18)
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Tesla卡和GeForce卡都是由英伟达生产的显卡系列，但它们针对的市场和应用场景有所不同：

Tesla卡：

Tesla是NVIDIA推出的一系列高性能计算卡，主要面向数据中心、科研和专业计算市场；

这些显卡专为计算密集型任务设计，如人工智能、深度学习、科学计算和复杂的图形渲染等；

Tesla卡通常具有高核心数量、大容量显存，并支持NVIDIA的专业计算技术，例如CUDA和Tensor Cores。

GeForce卡：

GeForce是NVIDIA的消费者级显卡品牌，主要面向游戏玩家和个人用户；

这些显卡专为游戏和多媒体应用设计，提供高质量的图形渲染能力；

GeForce卡也广泛应用于个人计算、视频编辑和其他图形密集型任务；

GeForce系列包括多个不同的产品线，如GTX、RTX等，其中RTX系列特别强调了对实时光线追踪技术的支持。

接下来，从价格、使用场景、扩展性…10个方面来具体分析一下两者之间的区别：

1、产品价格：

Tesla卡：数据中心卡价格较高，比如A100 10万+、H100 20万+；

GeForce卡：普遍在两三千到两万。

2、业务场景：

Tesla卡：面向数据中心业务场景，比如AI训练、推理、HPC等；

GeForce卡：面向ToC的玩家，定位游戏卡，当然也适用于视频渲染、推理等。

3、产品形态：

Tesla卡：主要有两种，SXM和PCIE，以HGX H100为例SXM通常8卡一组，PCIE卡通常为全高全长双宽，以H100 PCIE卡为例；

GeForce卡：基于PICE接口的风扇卡和涡轮卡。主要是散热方式有所不同，游戏卡以风扇散热为主，安装到服务器上以涡轮卡为主。

4、扩展性：

Tesla卡：通过NVLink实现单台8卡高速全互联，H100 SXM八卡机，卡间双向通信900GB/S，PCIE H100也支持NVLink桥接器实现双卡互联；

GeForce卡：设计上不考虑扩展性，卡间通信依赖于PCIE 4.0×16的通道，双向通信理论值为64GB/S。

5、产品性能：

以H100、A100为例，在综合算力性能方面，在FP32、FP16，INT8等常用精度算力上，要高于同代的GeForce卡，在显存的客量和显存带宽方面更是优势明显，部分精度算力，消委级卡依然也非常强劲，比如4090在FP16的算力上和A100持平。

6、GPU品牌：

Tesla卡只有英伟达品牌的产品，虽然GeForce卡的芯片也是英伟达的，但是品牌众多，各个厂家用料做工不同，价格相应也不同。

7、销售主体：

从服务器产品的角度来讲，Tesla卡是英伟达授取给服务器厂家销售的产品，GeForce卡原则上是不允许服务器厂商卖给数据中心类用户的。

8、能效比：

消耗相同的电，Tesla卡能释放更多的算力，比如H100，700W的功耗能提供1P的FP16算力，但是450W的4090只有330T。

9、高级特性：

比如稀疏矩阵、MIG、FP64等通常只有高端Tesla卡具备，但消费级GeForce聚焦游戏特性上，如光追、DLSS 3等，也提供HDMI视频接口。

10、产品价格：

因为美国芯片禁令，很多高端的GPU卡都列入了禁售名单。多款高端Tesla卡无法通过正常途径采购，但是游戏卡的影响数小，只有个别型号受到影响。

如果你的研究或项目对计算性能有很高的要求，并且预算允许，Tesla卡是更合适的选择。然而，对于那些不需要极端计算能力的项目，高端的GeForce卡也可以提供足够的性能。

可综合评估你的计算需求、预算、显存容量、并行处理能力、可扩展性等等因素来决定选择Tesla卡还是GeForce卡。

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