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；

3、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。

    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

总结：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/XP 最好。

参考：

 1. (GPU Computing) NVIDIA CUDA Compute Capability Comparative Table

 2. https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

3. 几款科学计算显卡对比（GTX Titan X、GTX 980、Tesla K40 K80 及quadro K4200）