Что лучше покупать для сложных вычислений: кластер на обычных интеловских/АМДшных процессорах или кластер с GPGPU, например, NVidia Tesla, в каждой ноде?
Это зависит от характера решаемых вычислительных задач. Если алгоритм получится очень хорошо распараллелить, то решение с GPGPU может оказаться быстрее за счёт поддержки векторных вычислений и большей плотности ядер на плате и, как следствие, меньшей задержки на передачу данных между ядрами.
Если между нодами постоянно будет идти обмен данными, то tesla тебе ничего не даст. Ну если ты конечно ноды не соединишь интерфейсом с пропускной способностью PCI-E или выше.
Если алгоритм хорошо ложится на линейную алгебру и по памяти умещается в память теслы, то однозначно лучше теслу (а лучше не одну, а столько сколько позволяет материнка).
Рекордные терафлопы полученные на Tesla - это одинарная точность. Потом с неё перенести софт на другой кластер будет сложно. Я бы выбрал пока обычный в любом случае.