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一位电气工程师最近提醒我不要使用 GPU 进行科学计算(例如，在精度非常重要的地方)，因为没有像 CPU 那样的硬件保护措施。这是真的吗？如果是的话，典型硬件中的问题有多普遍/严重？
最佳答案
实际上，现代 GPU 非常适合科学计算，出于性能和能源效率的考虑，许多 HPC 应用程序至少部分移植到 GPU 上运行。
与旧的 GPU 不同，现代 GPU(例如 NVIDIA 的 Fermi 或 Kepler 架构)提供完全标准化的 IEEE-754 格式，适用于单精度和 double ，因此您应该能够像在现代 CPU 上一样使用这些格式。
关于gpu - 用于科学计算的 GPU 精度，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12111352/
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关闭。这个问题是opinion-based 。目前不接受答案。 想要改进这个问题吗？更新问题，以便 editing this post 可以用事实和引文来回答它。 . 已关闭 8 年前。 Improv
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我正在尝试通过 Tensorflow 运行示例 seq2seq，但它不会使用 GPU。以下是我在带有 Tesla K20x 的 Linux 系统上安装 Tensorflow 所采取的步骤 git cl
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关闭。这个问题不满足Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，使其成为 on-topic对于堆栈溢出。 7年前关闭。 Improve thi
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！