我计划购买一个严肃的GPU来运行并行算法(预算2k-4k)。现在我看到到处都是具有GPGPU特斯拉GPU卡的超级计算机“专门为nVidia制造的”。
虽然乍一看这似乎非常好,但更好的阅读让我认真地重新思考:与Radeon HD 7970相比,它的性能(在flops方面)要低得多,它的成本价格要高得多,我似乎找不到特斯拉和普通游戏GPU之间的基准比较。
我发现特斯拉配备了ECC-memory。这是唯一的区别吗?或者我错过了两者之间更深层次的架构差异?也许相关信息:我将使用OpenCL,而不是Cuda。
其思想是在达到m值之前应用线性递增折扣,然后所有下一次购买都是m。
似乎很容易,但我的方法并不是涵盖一些边缘的情况。
示例:
输入:
16,2,1,9981
输出:
九百九十八
预期输出:
九百零一七
我遗漏了什么?
更好的方法也受到高度赞赏。
// tried on (20,3,6,80) works like charm
function howManyGames(p, d, m, s) {
// Return the number of games you can buy
if(s<p) return 0
let remaini