A100是超算

专门搞深度学习的

计算卡，不是显卡。GeForce才是游戏显卡，这个是特斯拉计算卡

这种卡就是计算能力强，图形能力和物理能力弱，专业的能用上，臭打游戏的用不上

训练ai模型用的

纯运算卡，都没显示接口的，专业领域的

nv计算卡

在公司服务器上天天用炼丹的

实际上，大部份游戏都可以使用CPU来运行。这里的运行指的是维持一个游戏运作所需要的全部计算，都可以用cpu完成。也就是说，不需要所谓的显卡来辅助，CPU自己就能独立的提供运行一个游戏需要的所有计算能力。
那么为什么还会有显卡？在现代游戏中，尤其是3D画面的游戏里，存在大量的重复却十分简单的运算。打个不严谨的比方，对一个视频进行转码，相当于要cpu完成高考难度级别的数学题目。而对游戏的某一个画面进行着色，却只有求解1+1等于几那么简单。在现代游戏里，求解1+1等于几这样的计算才是多数，甚至是极多数，99.9%的计算都是“1+1等于几”才是常态。
cpu受制于本身的设计，要求什么类型的的计算都能求解，因此单个核心就会塞下很多计算单元，变得很大，因此核心数没法做的很多，而每个核心在计算“1+1”时又不会比计算“高考题”快多少，因此用CPU运行现代游戏，效率非常低。
于是有人就在想，如果我对cpu的核心进行简化，只保留用来计算“1+1”这种简单题目的计算单元，将每个核心变小，然后准备几百几千个核心，用这样的方式制造一片芯片，这样的芯片就有了强大的只针对游戏要求的“1+1”这种简单题目的计算能力，理论上他的计算性能在游戏领域是cpu的数千倍。这就是图形协处理器，也就是现在所说的“GPU”。
然而不只是游戏要求大量的“1+1”简单运算，另外一些软件也和游戏相似，有大量简单又重复的运算要求解，这些软件同样可以使用原本为游戏设计的GPU来计算。而tesla就是这样的专门为计算而生的“显卡”。反过来，tesla也可以玩游戏，因为游戏同样是一种软件，它需要的计算，tesla都能提供。
以上表述有部份是不严谨表述，仅为方便理解。

炼丹用卡。跟咱们吃饭的饭碗可不一样！咱吃饭也用不到一个丹炉吧

还没有C400GT贵