通过使用NVIDIA日渐成熟的CUDA平台，即便是普通显卡也释放出惊人的能量，比起传统的高性能工作站，GPU个人超级计算机的性能少则提高几十倍，多则有上百倍的提升。

GPU超级计算产品发布，一呼百应

    随着GPU通用计算领域越来越广阔，GPU个人超级计算机的价值得到了肯定，NVIDIA正式宣布推出Tesla Personal Supercomputer，戴尔、华硕、联想、Scan、Boxx等厂商立即宣布会推出基于NVIDIA Tesla计算处理器的桌面级超级计算机。

    据了解，一套Tesla S1070系统的售价不到一万美元，和工作站相比，性能超强价格平易近人，因此大受欢迎。

    我们通常所使用的电脑正式名称是微型计算机，它与超级计算机、大型计算机、中型计算机、小型计算机之间的区别就是体积和规模，如果按照运算能力计算的话，现在的个人电脑已经可以同过去的大型计算机甚至超级计算机相提并论了，如今掌上电脑的性能也足以超越过去的台式电脑，但这还是远远不够的。

    时代在发展需求在增加，人类对运算能力的渴求是无止境的，尤其对于科研机构以及中小型企业来说，他们需要超级计算机的处理能力，但却无力购买、或者没有经费场地去喂养这么一台庞然大物。于是个人超级计算机的概念被提出来了，可由于CPU的性能所限始终都未能实现。而并行架构GPU运算的出现让个人超级计算机提前投入应用！

● Tesla个人超级计算机的魅力主要体现在以下三点：

    第一、它的超级计算性能可以说是达到了集群级别的计算性能，它是基于强大的并行CUDA的架构。同时它通过960个并行核心达到了4T浮点运算的性能。同时它的性能是台式计算机的250倍。

    第二、关于个人操作方面得到的便利性，首先每个研究人员都可以获得一台超级计算机，这样的话就不用像以前那样非得去数据中心才行，你直接在自己的办公室就可以使用了，而且它还非常的安静。此外，这个个人超级计算机使用的是标准的电源插座，应用起来是非常简单的。

    第三、关于它的应用性是非常高的，它是基于C语言，C语言对大多数编程人员来说是非常易懂、非常好上手，同时支持Windows和Linux系统，目前在全球上市了，价格也比较低廉，低于1万美金。

● 关于Tesla与GeForce之间的区别：

    前面介绍过，在Tesla Personal Supercomputer发布之前，各大学实验室已经使用多块GeForce显卡进行科学计算，那么Tesla和GeForce在并行计算方面有何不同呢？

    硬件方面，第一，Tesla与GeForce的内存（即显存）不同，GTX280是1GB而Tesla C1060是4GB。第二、在设计方面有一个比较大的区别，为了保证长期运算的精度和稳定性，我们进行一些更加精确和严格的测试，比如防烧毁的测试，在这方面Tesla要比GeForce系列更加稳定，做的更全面。

    特别提一下为什么多讲一些内存？因为在高性能计算的领域，内存是非常重要的，因为你的内存如果是很大的话，计算机在调用数据方面会很快，他就减少了数据传输的量，因为它带宽量是很大的，内存量也是很大的，就是内存很重要。这里面的内存相当于Tesla里面它是显存，指的是GPU在显卡上板载内存的流量，因为Tesla所设计的并行计算非常庞大，而且对于每个精度、每个数据的测试精度要求都非常高，所以不像游戏显卡一样显存有1G的流量，不需要经过很多测试就可以去玩游戏。但是对于专业的应用来说其实每个字节的数据都要保证它的精度，这样我们对Tesla上的显存的测试比GeForce都要更加的严格。

    接下来我进行一下总结，我们要根据应用来选择是用Tesla还是GeForce，他们都支持CUDA，对于一般的应用像玩游戏，或视频编码等简单的并行计算使用廉价的GeForce显卡即可，而对于特别海量的数字的科学运算，比如你在做石油勘探的时候要有数据测试，再进行天气预报的时候这需要用Tesla，要根据不同的应用选择不同的卡，尽管他们都支持CUDA，但是要给予不同的应用，尤其对数据的计算的精确度和专业度非常高的应用，我们推荐Tesla，而且是多路Tesla系统。