部分内容引自：http://blog.csdn.net/ziv555/article/details/

Tegra系列产品是转为移动和嵌入式设备而设计的，如平板电脑和手机，典型的如Tegra K1，Tegra X1，TegraX2等（为嵌入式芯片，功耗低，gpu和cpu芯片在同一块硅片上）

GeForce面向图像用户，典型的如NVIDIA TITAN Xp、GeForce GTX 1080等（通常用于桌面显示，价格亲民，普通大众使用的较多，也可进行科学计算，只是精确度稍低）

Quadro用于专业绘图设计，典型的如Quadro 6000、Quadro FX 5800（计算能力均在2.0及以下）（Quadro支持高速OpenGL渲染）

Tesla用于大规模的并行计算，典型的如Tesla P100、Tesla M60、Tesla K80（Tesla不支持OpenGL。Tesla专为企业部署而设计，拥有更高级别的专业显存，专为处理计算类应用程序而设计。）

Tesla和Geforce的区别（因此Geforce通常比较便宜，Tesla通常很贵）
1：T内部和外部RAM都有ECC保护，而G无保护，ECC的保护，大大降低了内存错误的发生几率；
2：T全部通过0错误测试，保证计算结果的正确性，而G仅针对图形应用的测试，使用T计算得出结果是准确的，可信的。而使用G计算出的结果往往出现错误，经常同一个程序跑几遍，得出的结果却不一样，因此对于严谨的科学计算来说，G的这种表现是致命的；
3：T是Nvidia原厂生产，G是第三方厂商，相比质量更好；

Tegra系列猜测由于成本、体积、需求点等问题同样没有ECC内存保护（查看Tegra X1确实没有）：

ECC是否支持查看方式在官方示例代码中有，目录为NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery，其中还含有其他一些性能的获取和显示。

讯享网

如TX1的运行结果为：

./deviceQuery/deviceQuery Starting... CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) Detected 1 CUDA Capable device(s) Device 0: "NVIDIA Tegra X1" CUDA Driver Version / Runtime Version 8.0 / 8.0 CUDA Capability Major/Minor version number: 5.3 Total amount of global memory: 3995 MBytes ( bytes) ( 2) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP: 256 CUDA Cores GPU Max Clock rate: 72 MHz (0.07 GHz) Memory Clock rate: 13 Mhz Memory Bus Width: 64-bit L2 Cache Size:  bytes Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096) Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(16384), 2048 layers Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(16384, 16384), 2048 layers Total amount of constant memory: 65536 bytes Total amount of shared memory per block: 49152 bytes Total number of registers available per block: 32768 Warp size: 32 Maximum number of threads per multiprocessor: 2048 Maximum number of threads per block: 1024 Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64) Max dimension size of a grid size (x,y,z): (, 65535, 65535) Maximum memory pitch:  bytes Texture alignment: 512 bytes Concurrent copy and kernel execution: Yes with 1 copy engine(s) Run time limit on kernels: Yes Integrated GPU sharing Host Memory: Yes Support host page-locked memory mapping: Yes Alignment requirement for Surfaces: Yes Device has ECC support: Disabled Device supports Unified Addressing (UVA): Yes Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 0 / 0 Compute Mode: < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) > deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 8.0, CUDA Runtime Version = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = NVIDIA Tegra X1 Result = PASS

获取该内容是否支持的函数和部分代码如下

讯享网cudaSetDevice(dev); cudaDeviceProp deviceProp; cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, dev); printf(" Device has ECC support: %s\n", deviceProp.ECCEnabled ? "Enabled" : "Disabled");