Nvidia的GPU產(chǎn)品主要分成3個系列產(chǎn)品，分別面向不同的應用類型和用戶群體，這三個系列產(chǎn)品分別是：

1.主要面向3D游戲應用的GeForce系列，幾個高端型號分別是GTX1080、Titan X和GTX980，分別采用最新的Pascal架構和Maxwell架構，因為面向游戲玩家，對雙精度計算能力沒有需求，所以雙精度計算單元只有單精度計算單元的1/32，但同時也因為受眾群體較大，出貨量也大，單價相比采用相同架構的Tesla系列產(chǎn)品要便宜很多，也經(jīng)常被用于機器學習

Nvidia GeForce

2.面向專業(yè)圖形工作站應用的Quadro系列，主要是針對CAD、3DMaxs、Maya這一類的設計軟件做過驅動層的優(yōu)化，因為針對專業(yè)用戶人群，出貨量少，所以采用相同架構的Quadro售價比GeForce高出許多，也很少有人會拿它去用作別的用途

3.專用GPU加速計算的Tesla系列，Tesla本是第一代產(chǎn)品的架構名稱，后來演變成了這個系列產(chǎn)品的名稱了，最新的第五代架構名為Pascal，對應的產(chǎn)品型號就是前面提到的P100。而采用前兩代架構Kepler和Maxwell的產(chǎn)品目前也還在銷售，分別對應K系列和M系列的產(chǎn)品，目前市面上常見的也就是K40/K80、M4/M40/M60等幾個型號。K系列更適合用作HPC科學計算，M系列則更適合機器學習用途。

另外Nvidia還有一個專門針對虛擬化環(huán)境應用的GRID GPU產(chǎn)品，目前只有K1和K2兩個型號，同樣采用Kepler架構，實現(xiàn)了GPU的硬件虛擬化，可以讓多個用戶共享使用同一張GPU卡，適用于對3D性能有要求的VDI或云環(huán)境下多租戶的GPU加速計算場景。K1上集成了4顆入門級的Kepler GPU，支持的CUDA核心數(shù)量較少只有768核，但提供更大的總顯存容量16GB，K2則集成了2顆高端的Kepler GPU，支持3072個CUDA核心數(shù)，顯存容量雖然較少只有8GB但因為采用GDDR5相比K1的DDR3提供更高的帶寬能力。

總結

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