科学计算显卡的两个主要性能指标：

1、CUDA compute capability，这是英伟达公司对显卡计算能力的一个衡量指标；

2、FLOPS 每秒浮点运算次数，TFLOPS表示每秒万亿（10^12）次浮点计算；

另外，显存大小也决定了实验中能够使用的样本数量和模型复杂度。

1、CUDA compute capability对比

        GTX Titan x ：5.2

        GTX 980      ：5.2

    Tesla K80    ：3.7

        Tesla K40    ：3.5

        K4200        ： 3.0

2、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

单精度能够保证小数点后6到7位计算准确（2^23），双精度则是14到15位(2^52)

3、显存大小

        GTX Titan x ：12Gb

        GTX 980     ：4Gb

        Tesla K80   ：24Gb

        Tesla K40   ：12Gb

        K4200       ：4Gb

4、价格比较（网上商城京东淘宝报价）

        GTX Titan x ：8000+-

        GTX 980     ：6000+-

        Tesla K80   ：30000++

        Tesla K40   ：25000+-

        K4200       ：6000+-

总结

1、GTX 系列显卡优缺点：

      优点：单精度计算能力强大，显存最大12Gb，性价比高

      缺点：双精度计算能力弱，没有计算纠错ECC 内存，对于超高精度计算不利

2、Tesla 或 quadro显卡优缺点：

      优点：双精度计算能力最强，拥有ECC内存增强计算准确率，

      缺点：单精度计算能力差，价格较高

    单从性能上选择，Tesla K80是最强大的，但也最贵；综合性价比来考虑 GTX Titan X 最好。