貌似这一代的N卡通用计算被刻意削弱，还值得买吗

nekoko

N卡其实就是bios上动的手脚，作为显卡来说，单精度才是重要的，只有科学计算才需要双精度~
所以市场细分上，tesla才是全规格的计算卡，售价也更高，Ｎ家才有钱赚
相比之下，A卡的所谓厚道只会让自己的FirePro产品线蒙羞……
像Intel干脆就是只做服务器市场的IMC，绝对的最不厚道，但肯定也卖的好~
DC暂时只能是小众的玩物，影响不了市场定位
所以觉得，不必有什么抱怨，有什么装备有什么条件就怎么跑就好了

gameboybf2142

只看指标没有意思，还要考虑显卡构架。就像龙芯说它的理论浮点性能完全超过i7一样（如果只是理论的话，矢量的龙芯确实比标量的i7快）。GCN构架虽然改进了原来的VLIW5构架，但依然有很大程度上是基于SIMD（貌似浮点运算都是SIMD单元做的），能否有效利用还是个问题（有时候通用计算很难把数据凑成可同时执行相同计算的向量）。而nvidia的MIMD构架就相对更接近cpu，因此可以更有效得利用。

SIMD（单指令多数据）是基于矢量计算的模式，而矢量计算就是一次处理多组数据，但计算操作完全一样。比如把2组100个数同时进行乘法操作。这样，一个矢量处理器相比同频率的标量处理器，理论浮点性能就可以达到后者的100倍，所以理论指标很高。但是缺点就是很多计算都是标量的，很难凑出可以同时进行相同计算的多组数据。因此，如果运算无法凑成矢量，那执行效率就只有1%。

而MIMD（多指令多数据）是基于标量的计算模式，对于单个处理器来说每次只能计算一个数据。这种方式的计算适用范围更广，对处理器的利用也会更有效。

因此，选择GPU不光看指标，好要看构架以及执行什么样的运算。 比如计算hash（如distrtgen），ATI的构架肯定快，因为hash的计算很容易被矢量化（PS：理论上龙芯运行distrtgen也会比i7快）。然而计算一些其他的标量型的任务（如PrimeGrid），Nvidia的构架就更有优势。