【发布时间】：2017-11-24 06:01:06
【问题描述】：
我想在监视器上显示处理后的视频。对于 CUDA 中的视频处理，我正在考虑购买 Nvidia Tesla 级卡，但它没有任何视频输出端口。有没有办法在 Tesla GPU 卡上创建帧缓冲区，然后将其传输到系统内存并通过主板显卡显示？
PS：我不想在 CPU 上计算任何东西，以获得近乎实时的性能。
【问题讨论】：
【发布时间】：2017-11-24 06:01:06
【问题描述】：
对于视频处理（和显示），鉴于我对您的问题的理解，特斯拉可能不是您的最佳选择。
- Tesla 卡价格昂贵，（部分）因为双精度支持，视频处理不需要它
- Tesla 卡没有任何视频端口，这意味着您必须将帧发送回系统（显然可以）。这意味着性能损失，以及需要编写和维护的更多代码。
您看过 Quadro 产品线吗？它们具有显示输出，通常用于此类应用程序（但仍然很昂贵）。
如果您想显示，那可能意味着您在桌面应用程序上工作。所以你的显卡不能在全计算负载下 24/7 工作？在这种情况下，为什么不用 GeForce？
【讨论】：
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我正在使用深度学习来处理帧，Nvidia 推荐使用 tesla 产品进行计算，并且没有任何关于 quadro 卡的基准，因为它们主要用于渲染。我正在探索通过 tesla 展示的方式，如果不可用或消耗更多资源，我将转向 quadro。
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嗯，深度学习是一个完全不同的话题。对于训练，特斯拉肯定是你最好的选择，但对于推理，我猜不是。你需要的可能是很多 FP16 单元，所以如果你绝对需要在同一张卡上进行推理和训练，我会考虑 quadro gp100
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较新的 tesla 卡针对推理（Tesla P4 和 Tesla P40）进行了优化，也支持 tensorRT 推理引擎。 GP100 也太贵了。