Многие сравнительные тесты и тесты, опубликованные в Интернете, говорят, что Tesla работает быстрее в научных приложениях, но я не эксперт в HPC и не могу сказать, не помогают ли тестовые процедуры, используемые в этих сравнениях, Nvidia. Особенно сравнение опубликовано Nvidia :)
Я думаю, что Nvidia CUDA - это зрелая технология, и я думаю, что существует большее сообщество разработчиков CUDA, поэтому использование Tesla может ускорить разработку вашего проекта, если вы работаете над некоторым программным обеспечением.
Я не знаю, является ли Intel MKL зрелой технологией, но для меня - это что-то очень экзотическое, и я думаю, что найти некоторую помощь / поддержку может быть сложнее, чем при разработке CUDA. С другой стороны - я считаю, что вы можете получить высококачественную поддержку клиентов от Intel.
Вы также должны учитывать, что Nvidia сейчас в 28-нм "возрасте", Intel - в 22-нм (я имею в виду продукты, доступные на рынке). Таким образом, теоретически мы можем ожидать подобную энергоэффективность сегодня, но Intel скоро перейдет на 14-нм технологию, а это означает, что следующая серия Phi будет намного более эффективной.