No he usado CUDA personalmente para esto, aunque tengo la intención de hacerlo. De mi investigación, llegué a la conclusión de que seguramente desea tener una 'capacidad informática' al menos igual a 3.5, ya que algunas bibliotecas ya lo requieren. La lista (difícil de encontrar) de capacidad informática se encuentra en este enlace. De esta lista se puede concluir que tener GTX 980 o Titan (ambos puntajes 5.2) es lo mejor que puede obtener, pero tenga en cuenta que si está comprando una tarjeta gráfica solo para esto, Nvidia tiene una respuesta para uso profesional y académico llamada Tesla: es solo una caja de computación, lejos de la tarjeta gráfica (¡ni siquiera tiene puertos de pantalla!), cuesta desde 3k $ para el modelo K20 a 5k $ para el modelo K80, y es un gigante:
Una comparación rápida (CC significa Compute Capability):
- Tesla K20: para computadoras de escritorio, peek for float: 3.52 Tflops, 5 GB, 2496 núcleos CUDA, 2.9 k $, CC: 3.5
- Tesla K40: para computadoras de escritorio, peek for float: 4.29 Tflops, 12 GB, 2880 CUDA núcleos, 3,1k $, CC: 3,5
- Tesla K80: para servidores, peek for float: 8 Tflops, 24 GB, 4992 CUDA Cores, 5k $, CC: 3.7
y calidad del cliente, las tarjetas gráficas más populares y nuevas:
- GTX960: para ordenadores de sobremesa, peek for float: 2,3 Tflops, 2 o 4 GB, 1024 núcleos CUDA, 200 $, C C: 5.2
- GTX980: para computadoras de escritorio, vista previa para flotar: 4.61 Tflops, 4 GB, 2048 núcleos CUDA, 500 $, CC: 5.2
- Titan X: para computadoras de escritorio, vista previa para flotar: 6.1 Tflops, 12 GB, 3072 núcleos CUDA, 1000 $, CC: 5.2
Consulte también comparación en wccftech.
Para concluir: la GPU de calidad comercial parece ser más rentable, pero solo cuando comparamos las especificaciones. Puede haber otras compensaciones, no estoy al tanto. Por lo tanto, no puedo decir con seguridad "ir con el grado del cliente", pero puedo decirles lo que haría (haré): compraré GTX 960 o 970, porque planeo jugar y tengo un costo bastante limitado, y estas tarjetas funcionará bien para el aprendizaje de CUDA. Si compra para una institución, no planea jugar, los cálculos se realizarán las 24 horas del día, los 7 días de la semana, considere el grado académico Teslas.
Además, si está interesado en aumentar su potencia de procesamiento basada en números enteros 'convencional' en un servidor de computación de alta gama, puede buscar Xeon phi.
[EDITAR] Tenga en cuenta que cambiar de aritmética de punto flotante basada en CPU a GPU mejorada es un cambio en la calidad, casi un orden de magnitud , y será muy pronunciado y notorio, pero cambiando de ex. Tesla K20 a Tesla K40 será solo un cambio en la cantidad (K80 son solo dos K40 juntos), por lo que si opta por la relación velocidad / precio, elija la aceleración de GPU más barata, eso funcionará para usted.