&&&&低转丽台专业制图显卡 NVIDIA Q4000（加装散热器）
低转丽台专业制图显卡 NVIDIA Q4000（加装散热器）
联系人：苗润林电话：请先联系卖家，沟通交易地点等，以防纠纷
2014年10月随整机购买，使用几周后发现与自身需求不符，此显卡用于专业制图，所以一直闲置，买的时候配了套冷却系统，完美解决q4000散热不足温度高的问题，原装的散热跟风扇都在，店保还没过期。图片中散热片个别贴的不太整齐不影响使用，还剩余部分散热片可用于更换.
①让您提前汇款的一定是骗子
②价格低廉、详细信息里有电话的&&&&要谨慎
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这次说说显卡背板那些事吧，有图有真相哦
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大家都知道由于的GPU和显存等组件在运行过程中持续进行着受热变冷后，经过长时间的使用，PCB板极其容易变形弯曲，PCB变形不仅对显卡本身是种致命伤，放在中容易碰触其他布线，更严重的后果是显卡插槽受力不均，受力重的插口极容易短路，使整块显卡报废掉，尤其是对于长卡来说，这是一种致命伤，而且这种现象也很常见。我曾经跟很多朋友讨论过关于变形和背板的问题，我们总结出一个经验，那就是PCB板长在625px当然显卡只要安装妥当，小心呵护，正常使用，显卡弯曲的概率还是很低的，对于长卡来说，如果你经常超频，GPU使用量很大，PCB板就很容易变形，那么这时候一块背板的作用就体现出来了。现在就跟大家讲讲背板的作用，其实目前很多圈内的朋友都对背板嗤之以鼻，觉得没啥作用而目前圈内的人对背板存在这几个误区。误区1：背板也就卖个漂亮很多玩家认为背板纯粹是高帅富耍cool的，其实这个东西的价值非常高，作用也很明显，要不然也不会有人专门靠卖背板赚钱了。。。。。除非这个卖家真的是疯了。。。。。。不多说，下图是没有安装背板的变形情况，这图还是很明显的，看着就有点触目惊心下图是正常情况，显卡PCB应该的姿态。&所以金属背板的第一个作用就体现出来了，固定背板的作用，保护显卡插口的安全级PCB的安全。误区2：背板不具备所谓的散热功能很多人都听官方说，背板有散热功能，最开始呢我也觉得这个说辞挺奇葩的，这GPU和背板暂且不说隔着一个Pcb呢，你中间还夹着一层空气呢，这怎么散热！！太能吹NB了吧！！！我只能说，新中国的领袖毛爷爷曾经说过一句话——实践是检验真理的唯一标准，你说咱等穷屌丝虽然没有女朋友，但我们也绝非是空想主义理论派的，咱们也试试这个背板到底有没有散热功能。不多说了，这是我找的证据，由于看过类似文章，我就不用再具体做测试了，囧，囧，直接上图吧。&可以看出室内温度是23度&添加背板的显卡温度为29.4度&没有背板的显卡温度为32度所以我们能看出，背板的辅助散热功能还是有的，这三点的温度虽然对于普通玩家也许不算什么，但是对于热爱超频的玩家来说却是至关重要，兴许奇迹就产生在这个小小的差异上。所以说金属背板除了固定PCB意外，散热性还是有的。&当然背板还有一个功能就是防止PCB板上的电子元件收到物理冲击，意思相当于给Pcb加了装甲，这个是人都能理解，所以这点就不谈了。&Ok，现在背板的功能说的差不多了，是该见识见识显卡界拥有背板的几位大佬们的实力了，小弟我从各处集齐了下列的770显卡，准备看看这些产品的究竟学了什么套数的武功。&比较当然以同核心为基本元素啦，780核心和290x核心我就不指望了，费了很大的劲终于找到了几款770核心的卡，技嘉,丽台,映众,微星的gaming,GTX770& 蓝宝的毒药以及华硕的圣骑士，大家将就的看一下吧，如果我能弄到A卡的话，以后再发。Ok，闲话不多说，现在开始说正文……………………………………分割线……………………….………………………………………………..……………………………………….……………………………….………………………1,金属背板这个级别的卡基本都带了金属背板,除了技嘉偷工减料,丽台的屌丝公版卡就更不用说了,在后面的各项对比中,丽台的东西，真心不比不知道，一比吓一跳！！！！！！不过值得一提的是,映众的金属背板明显短一块,微星也是,没有完整的覆盖到PCB版,一目了然.有种开裆裤的感觉，就像羞答答的少女，本身就有那种冰清玉洁的感觉吧，出场非要穿那些露背装………………….这就显得不伦不类了。.在各品牌的口碑中,蓝宝毒药的金属背板认可度很高,他会渲染他有部分元器件部分进行了背板镂空,这点好处就是更方便散热，附加散热目的会更高，这点给个赞。顺带一提，在用料上，MSI，映众等厂家的用料我没有找到，光知道是金属背板，有一定的硬度。我在一篇文章中看到了华硕的背板用的是比热容比较高的铝制材料，我最初还比较费解，想华硕做散热不至于做到如此高端吧，你想啊背板本身就是辅助散热，这个属性是不变的啊，其选择何种材料对整体散热效果的作用其实是不太明显的，说白了就是你一个龙套角色，该干嘛干嘛去吧，毕竟不是主打嘛，但大家都知道华硕一直是想把产品做到更好，他们家所有产品经理感觉就像是处女座似的，非得把产品做成满足所有的顾客，唉，其实挺佩服这样的厂家。上一张牛X 哄哄我就是脑残喜欢的华硕龙骑士的PCB图。&后来我知道，之所以选择铝并不是因为铝的比热容高，有利于散热，而是因为铝的物理特性和化学特性比较稳定，不容易变形而且不容易发生氧化…………………然后我瞬间通了。&请原谅我的大粗手在显卡上指点江山：）&从上图可以看出露背的菇凉还是羞答答滴，蛮不好意思的。主戏背板说完了，说点别的吧。2,风扇部分所有厂商基本都是采用10CM,11叶风扇,蓝宝毒药的话采用两边是9CM,中间是7CM,并且两边的风扇都是9叶的技嘉一样的垃圾风扇叶就不吐槽了，众所周知，他家的显卡用久了风扇的声音真心噪的可以了！！！！也许大家会说，技嘉三风扇是个很好的竞争点，三风扇的产品毕竟拥有很好的散热性，最起码说明人家用料上得以保证，对于这点，我保留意见，关于三风扇的劣势在这边就不赘述了.前一阵子看到了有位大侠发了三风扇阵营VS双风扇阵营的帖子，有兴趣的可以去看下（） 里面的观点是重要的散热配件不是看你用了几风扇，是要看你铜管有多粗以及和风扇的搭配性，强加风扇而不改变铜管的质量对散热效能来说是毫无意义的。&&3,细节经常听圈里人说映众的显卡，无论从做工,厚度,长度和用料都很棒,尤其冰龙系列,明显感觉比其他卡大气.所以说冰龙的散热在圈内都是有名的，虽然在散热功能上下了很大的功夫，但为此也付出了一定的代价.圈里人说的映众卡赤果果的海绵露出就是这代价之一，不得不说卡做的太厚,PCB版无法承载压力,只好用海绵来做支撑,”弯弯龙”绝不浪得虚名&4,设计说一下平时关注比较少的东西,鳍片与布线&很明显看出,微星和技嘉这两款卡会突出来一个布线,首先体现是构造的不合理以及对自己散热的不自信.另外对于安装来说,这个多出来的线如果装机不当的话,很容易造成机器的损伤.如果把图片放大来看的话会发现,技嘉的鳍片与鳍片间距很大,在PCB板同样长的前提下鳍片数量明显比较少具体间隔数据我当时没设备,不过细心的朋友仔细观看应该能看出来5,铜管厚度和数量部分就不说了,之前提的比较多,其实仔细看的话,可以观察一下我们鳍片与散热铜管的接合处.简单来说就是，华硕鳍片与铜管是紧密的结合在一起的, 鳍片是把铜管包裹的,而微星映众的话,感觉是把鳍片分段粘在铜管上,无疑非常影响散热.技嘉就更不要脸了,是直接把鳍片盖在铜管上的.& 整体来说，本次的对比真的是花了楼主很大的心血啊， 最近都在说业界良心，看来显卡界这个圈子，真心是鱼目混杂，一不小心就被忽悠了，涨点姿势还是很重要的，选个靠谱的大品牌吧骚年们。
在用龙骑士。感觉卡是不错的。
背面夹个壳子会挡住 有些
希望第5點能有詳細的對比圖片...
知道PCB板的层数吗？PCB板子的厚度？热胀冷缩，确实有。但是不同厚度的PCB板子，受热胀冷缩的弹性变量也是不同的。注意，光有背板，并不能说明什么，还有里面套着的均热板，既可以散热，又起到加固的作用。
一些显卡的制作工艺和散热配套，可以适当减少背板的存在。但是，重点在于，现在有的显卡，减少了PCB板子的层数，使得PCB板子薄了，于是就加了背板，来增加强度，这样做可以减少在PCB板上的制作工艺和成本。楼主辛苦了，收集这么多材料对比。可是，我还有一点小小的要求，那就是希望你手头上有一个千分尺，然后逐个测量以上显卡的PCB板子厚度，在综合背板和均热板，最后得出关于显卡背板可有可无的结论，才更具说服性。
没铭瑄不高兴
背板影响散热,这是事实...........
刘振亮 发表于
知道PCB板的层数吗？PCB板子的厚度？热胀冷缩，确实有。但是不同厚度的PCB板子，受热胀冷缩的弹性变量也是...
guoqiangnet 发表于
在用龙骑士。感觉卡是不错的。
嘿嘿 我也想换个 没想到华硕背板是铝合金的啊，结实不说了重量也可以的说。
现在才懂了。
原来铝的散热性更强。难怪是铝合金的。
有图有真相，现在才弄明白背板的用途。
比来必去还是靠谱呀，真正的铝合金材质。
经过楼上这样一说，我也想换了。
路过留个脚印~
我擦原来别的家的背板涂料有害身体健康啊，涨姿势了
谁说背板不能散热
看测试结果吧。
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丽台 quadro6000的显卡开机温度65，打开网页75，玩游戏就是86了，风扇开始暴力。
UID：1067787
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M币427专家1
丽台 quadro6000的显卡开机温度65，打开网页75，玩游戏就是86了，风扇开始暴力。会不会是显卡风扇转速策略有问题呢，而且已经对显卡进行轻擦，更换导热硅脂。请大神们给予帮助。谢谢[ 此帖被gnagsterln在 19:24重新编辑 ]
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M币-382专家1
Re:丽台 quadro6000的显卡开机温度65，打开网页75，玩游戏就是86了，风扇开始暴力 ..
待机温度真感人
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M币20784专家51
Re:丽台 quadro6000的显卡开机温度65，打开网页75，玩游戏就是86了，风扇开始暴力 ..
公版的Quadro散热设计一直是脑袋有坑的&& 换吧&& 老老实实的换散热器
UID：1098362
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M币1349专家13
Re:丽台 quadro6000的显卡开机温度65，打开网页75，玩游戏就是86了，风扇开始暴力 ..
丽台的显卡拿来玩游戏的么？？？少见&&哥，孤陋寡闻
UID：1068327
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M币3650专家0
Re:丽台 quadro6000的显卡开机温度65，打开网页75，玩游戏就是86了，风扇开始暴力 ..
这显卡买1080的可以买五六个了吧？
UID：1068327
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M币3650专家0
Re:丽台 quadro6000的显卡开机温度65，打开网页75，玩游戏就是86了，风扇开始暴力 ..
建议直接上水冷吧
UID：1235584
在线时间3981小时
M币10696专家14
Re:丽台 quadro6000的显卡开机温度65，打开网页75，玩游戏就是86了，风扇开始暴力 ..
用这卡玩游戏，土豪有木有
UID：856621
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M币2576专家2
糟蹋啊，这个是设计作图用的，强在模型的线条加速和色彩，玩游戏是三角面加速不是强项。
UID：2093753
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M币-319专家0
Re:丽台 quadro6000的显卡开机温度65，打开网页75，玩游戏就是86了，风扇开始暴力 ..
换散热器吧，这是工作站用的，本来就是设计在暴力散热和良好风道的机箱中使用
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M币396专家0
Re:丽台 quadro6000的显卡开机温度65，打开网页75，玩游戏就是86了，风扇开始暴力 ..
看看显卡的参数怎么样。。
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NVIDIA Tesla K40C K40M
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& && && && &运算卡 价格表& && && && & 更新日期2014.9型号参数 价格质保备注备货情况Nvidia Tesla C2050CUDA核心频率：1.15 GHz& && && && & CUDA核心数量：448
双精度浮点性能（峰值）：515 Gflops
单精度浮点性能（峰值）：1.03 Tflops
专用存储器总容量：3GB GDDR5
功耗：238W热设计功耗 主动散热
显示器最大分辨率@ 60Hz：5500一年质保工业包装现货Nvidia Tesla M2070CUDA核心频率：1.15 GHz& && && && && &CUDA核心数量：448
双精度浮点性能（峰值）：515 Gflops
单精度浮点性能（峰值）：1.03 Tflops
专用存储器总容量：6GB GDDR5
功耗：238W热设计功耗 被动散热
显示器最大分辨率@ 60Hz：5500一年质保工业包装现货Nvidia Tesla M2070CUDA核心频率：1.15 GHz& && && && && &CUDA核心数量：448
双精度浮点性能（峰值）：515 Gflops
单精度浮点性能（峰值）：1.03 Tflops
专用存储器总容量：6GB GDDR5
功耗：238W热设计功耗 被动散热
显示器最大分辨率@ 60Hz：6500三年质保工业包装现货Nvidia Tesla C2070CUDA核心频率：1.15 GHz& && && && && & CUDA核心数量：448
双精度浮点性能（峰值）：515 Gflops
单精度浮点性能（峰值）：1.03 Tflops
专用存储器总容量：6GB GDDR5
功耗：238W热设计功耗 主动散热
显示器最大分辨率@ 60Hz：6500一年质保工业包装现货Nvidia Tesla C2070CUDA核心频率：1.15 GHz& && && && && & CUDA核心数量：448
双精度浮点性能（峰值）：515 Gflops
单精度浮点性能（峰值）：1.03 Tflops
专用存储器总容量：6GB GDDR5
功耗：238W热设计功耗 主动散热
显示器最大分辨率@ 60Hz：7500三年质保工业包装现货Nvidia Tesla C2075CUDA核心频率：1.15 GHz& && && && && & CUDA核心数量：448
双精度浮点性能（峰值）：515 Gflops
单精度浮点性能（峰值）：1.03 Tflops
专用存储器总容量：6GB GDDR5
功耗：210W热设计功耗
显示器最大分辨率：10300三年质保工业包装现货Nvidia Tesla M2090CUDA核心频率：1.15 GHz& && && && && &CUDA核心数量：448
双精度浮点性能（峰值）：515 Gflops
单精度浮点性能（峰值）：1.33 Tflops
专用存储器总容量：6GB GDDR5
功耗：250W热设计功耗 被动散热9000三年质保工业包装现货Nvidia Tesla&&K10GPU 的数量和类型:2 Kepler GK104s& && && && &&&CUDA核心数量：3072(每颗 GPU 1536 个)
双精度浮点性能：190 Gigaflops(每颗 GPU 95 Gflops)
单精度浮点性能：4577 Gigaflops(每颗 GPU 2288 Gflops)
专用存储器总容量：8 GB(每颗 GPU 4GB)
功耗：225W热设计功耗 被动散热 13000一年质保工业包装现货Nvidia Tesla&&K10GPU 的数量和类型:2 Kepler GK104s& && && && &&&CUDA核心数量：3072(每颗 GPU 1536 个)
双精度浮点性能：190 Gigaflops(每颗 GPU 95 Gflops)
单精度浮点性能：4577 Gigaflops(每颗 GPU 2288 Gflops)
专用存储器总容量：8 GB(每颗 GPU 4GB)
功耗：225W热设计功耗 被动散热 18000三年质保丽台盒包订货1周Nvidia Tesla&&K20CGPU 的数量和类型:1 Kepler GK110& && && && &&&CUDA核心数量：2496
双精度浮点性能：1.17 Tflops
单精度浮点性能：3.52 Tflops
专用存储器总容量：5GB
功耗：225W热设计功耗 主动散热16500三年质保丽台盒装现货Nvidia Tesla&&K20MGPU 的数量和类型:1 Kepler GK110& && && && &&&CUDA核心数量：2496
双精度浮点性能：1.17 Tflops
单精度浮点性能：3.52 Tflops
专用存储器总容量：5GB
功耗：225W热设计功耗 16800三年质保丽台盒装现货Nvidia Tesla&&K20XGPU 的数量和类型:1 Kepler GK110& && && && &&&CUDA核心数量：2688
双精度浮点性能：1.31 Tflops
单精度浮点性能：3.95 Tflops
专用存储器总容量：6GB
功耗：235W热设计功耗&&被动散热23000三年质保工业包装订货1周Nvidia Tesla&&K40CGPU 的数量和类型:1 Kepler GK110& && && && &&&CUDA核心数量：2880
双精度浮点性能：1.43 Tflops
单精度浮点性能：4.29 Tflops
专用存储器总容量：12GB& && && && &&&显存带宽: 288GB/s 支持PCI-E 3.0
功耗：235W热设计功耗 主动散热29700三年质保丽台盒装现货Nvidia Tesla&&K40MGPU 的数量和类型:1 Kepler GK110& && && && &&&CUDA核心数量：2880
双精度浮点性能：1.43 Tflops
单精度浮点性能：4.29 Tflops
专用存储器总容量：12GB& && && && &&&显存带宽: 288GB/s 支持PCI-E 3.0
功耗：235W热设计功耗 被动散热30000三年质保工业包装现货Nvidia GRID K1GPU 的数量和类型:4*Kepler& && && & CUDA核心数量：768& && && && && && & 专用存储器总容量：16GB DDR3& && && &&&用于虚拟化
功耗：139W热设计功耗 被动散热& && && && &14000一年质保工业包装订货1周Nvidia GRID K1GPU 的数量和类型:4*Kepler& && && & CUDA核心数量：768& && && && && && & 专用存储器总容量：16GB DDR3& && && &&&用于虚拟化
功耗：139W热设计功耗 被动散热& && && && &17500三年质保工业包装订货1周Nvidia GRID K2GPU 的数量和类型:2*Kepler& && && & CUDA核心数量：3072& && && && && && & 专用存储器总容量：8GB DDR5& && && &&&用于虚拟化
功耗：225W热设计功耗 被动散热 21000一年质保工业包装订货1周Nvidia GRID K2GPU 的数量和类型:2*Kepler& && && & CUDA核心数量：3072& && && && && && & 专用存储器总容量：8GB DDR5& && && &&&用于虚拟化
功耗：225W热设计功耗 被动散热 26500三年质保工业包装订货1周
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12:59 上传
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电源线，数据线，键盘，鼠标，DVD刻录配套其他测试：5stageQA至少包括24小时负载99%的耐高温测试，75小时不宕机测试等。保修：3年整机产品质保，具备远程机器检测能力。
几乎所有深度学习的研究者都在使用GPU　　熟悉深度学习的人都知道，深度学习是需要训练的，所谓的训练就是在成千上万个变量中寻找最佳值的计算。这需要通过不断的尝试实现收敛，而最终获得的数值并非是人工确定的数字，而是一种常态的公式。通过这种像素级的学习，不断总结规律，计算机就可以实现像像人一样思考。如今，几乎所有的深度学习(机器学习)研究者都在使用GPU进行相关的研究。当然，我说的是“几乎”。除了GPU之外，包括MIC和FPGA也提供了不同的解决方案。NVIDIA如何看待不同的硬件架构对深度学习的影响，又是如何评价这些技术的呢?　　NVIDIA中国区解决方案架构工程总监罗华平认为：“技术发展和科技的发展，是需要不同的技术一起来参与。无论是GPU也好、FPGA也好或者是专用的神经网芯片也好，它的主要目的都是推动深度学习(机器学习)这个方向的技术发展。那么我们在初期，确实可以尝试不同的技术，来探讨哪种技术可以更好的适合这项应用。从目前来看，深度学习大量的使用，主要集中在训练方面。那么在这个领域，GPU确实是非常适合的，这也体现在所有的这些工业界的大佬如BAT、谷歌，Facebook等等，都在使用GPU在做训练。”而除了训练之外，在实际的应用方面，NVIDIA也正在结合中国地区IDC机房普遍具备的功耗、网络等特点，“考虑是否设计低功耗的GPU，来满足用户的需求”。　　除了硬件方面的因素之外，英伟达中国区技术经理赖俊杰也从软件方面解答了GPU对于深度学习应用的价值。首先从深度学习应用的开发工具角度，具备CUDA支持的GPU为用户学习Caffe、Theano等研究工具提供了很好的入门平台。其实GPU不仅仅是指专注于HPC领域的Tesla，包括Geforce在内的GPU都可以支持CUDA计算，这也为初学者提供了相对更低的应用门槛。除此之外，CUDA在算法和程序设计上相比其他应用更加容易，通过NVIDIA多年的推广也积累了广泛的用户群，开发难度更小。最后则是部署环节，GPU通过PCI-e接口可以直接部署在服务器中，方便而快速。得益于硬件支持与软件编程、设计方面的优势，GPU才成为了目前应用最广泛的平台。　　深度学习发展遇到瓶颈了吗?　　我们之所以使用GPU加速深度学习，是因为深度学习所要计算的数据量异常庞大，用传统的计算方式需要漫长的时间。但是，如果未来深度学习的数据量有所下降，或者说我们不能提供给深度学习研究所需要的足够数据量，是否就意味着深度学习也将进入“寒冬”呢?对此，赖俊杰也提出了另外一种看法。“做深度神经网络训练需要大量模型，然后才能实现数学上的收敛。深度学习要真正接近成人的智力，它所需要的神经网络规模非常庞大，它所需要的数据量，会比我们做语言识别、图像处理要多得多。假设说，我们发现我们没有办法提供这样的数据，很有可能出现寒冬”。　　不过他也补充认为——从今天看到的结果来说，其实深度学习目前还在蓬勃发展往上的阶段。比如说我们现阶段主要做得比较成熟的语音、图像方面，整个的数据量还是在不断的增多的，网络规模也在不断的变复杂。现在我没有办法预测，将来是不是会有一天数据真不够用了。　　对于NVIDIA来说，深度学习是GPU计算发展的大好时机，也是继HPC之后一个全新的业务增长点。正如Pandey所提到的那样，NVIDIA将世界各地的成功经验带到中国，包括国外的成功案例、与合作伙伴的良好关系等等，帮助中国客户的快速成长。“因为现在是互联网的时代，是没有跨界的时代，大家都是同等一起的。”
与目前的Tesla K20X相比，Tesla K40的核心频率只是从732MHz略微提高到了745MHz，但是支持GPU加速，加速频率可达875MHz，此时比默认频率下的K40性能提升25%，再算上规格及基础频率的改变，Tesla&&K40相比目前的K20X有28%的性能提升。& & 另外，K40的显存频率也从之前的5.2GHz提高到了6GHz，显存位宽依然是384bit。带宽从之前的250GB/s提高到了288GB/s，不过TDP继续维持K20X的235W水准，整体控制的很不错。& & 最大的变化要属显存容量了，之前K20X标配的是6GB，此次K40搭配的是12GB显存，不过显存颗粒的数量并没有增加，因为NVIDIA这次使用的是4Gb显存，此前包括桌面及Tesla、Quadro产品线上使用的显存颗粒都是2Gb容量，因此在维持24片显存的情况下Tesla&&K40的总容量提升到了12GB（24x4Gb），而K20X只有6GB（24x2Gb）。& & 还有一个值得注意的变化，那就是Tesla K40终于实现PCI-E 3.0支持了，虽然之前的Tesla K20X设计上也是支持PCI-E&&3.0的，但是实际启用的还是PCI-E 2.0速度，此前NVIDIA在IVB-E发布时就有过类似的兼容性问题，现在已经不存在这样的问题了，支持PCI-E&&3.0将使得K40与CPU之间的带宽从8GB/s提高到15.75GB/s。& & Tesla K40这次发布之后即可开始出货，具体售价未知，不过估计在5500美元左右，此前的Tesla&&K20X价格约为3799美元。AMD虽然比NVIDIA抢先发布了12GB显存的专业卡FirePro&&S10000，不过出货要等到明年春季，目前依然是NVIDIA领先。& & 使用Intel处理器和Xeon Phi加速卡的天河2号刚刚蝉联了TOP500冠军，使用Tesla K20X加速卡的“泰坦”计算机继续排名第二，现在Tesla&&K40也发布了，不知道什么时候基于Tesla K40加速卡的计算机能登顶TOP500呢
与目前的Tesla K20X相比，Tesla K40的核心频率只是从732MHz略微提高到了745MHz，但是支持GPU加速，加速频率可达875MHz，此时比默认频率下的K40性能提升25%，再算上规格及基础频率的改变，Tesla&&K40相比目前的K20X有28%的性能提升。& & 另外，K40的显存频率也从之前的5.2GHz提高到了6GHz，显存位宽依然是384bit。带宽从之前的250GB/s提高到了288GB/s，不过TDP继续维持K20X的235W水准，整体控制的很不错。& & 最大的变化要属显存容量了，之前K20X标配的是6GB，此次K40搭配的是12GB显存，不过显存颗粒的数量并没有增加，因为NVIDIA这次使用的是4Gb显存，此前包括桌面及Tesla、Quadro产品线上使用的显存颗粒都是2Gb容量，因此在维持24片显存的情况下Tesla&&K40的总容量提升到了12GB（24x4Gb），而K20X只有6GB（24x2Gb）。& & 还有一个值得注意的变化，那就是Tesla K40终于实现PCI-E 3.0支持了，虽然之前的Tesla K20X设计上也是支持PCI-E&&3.0的，但是实际启用的还是PCI-E 2.0速度，此前NVIDIA在IVB-E发布时就有过类似的兼容性问题，现在已经不存在这样的问题了，支持PCI-E&&3.0将使得K40与CPU之间的带宽从8GB/s提高到15.75GB/s。& & Tesla K40这次发布之后即可开始出货，具体售价未知，不过估计在5500美元左右，此前的Tesla&&K20X价格约为3799美元。AMD虽然比NVIDIA抢先发布了12GB显存的专业卡FirePro&&S10000，不过出货要等到明年春季，目前依然是NVIDIA领先。& & 使用Intel处理器和Xeon Phi加速卡的天河2号刚刚蝉联了TOP500冠军，使用Tesla K20X加速卡的“泰坦”计算机继续排名第二，现在Tesla&&K40也发布了，不知道什么时候基于Tesla K40加速卡的计算机能登顶TOP500呢