选择深度学习显卡时，主要看CUDA核心数、显存（VRAM）、带宽、功耗以及支持的软件生态（如CUDA、cuDNN、TensorRT）。
当前最适合深度学习的显卡：
- 高端（适合专业深度学习和大模型训练） NVIDIA H100（最强性能，适合数据中心，价格极高） NVIDIA A100 80GB（大显存适合大型模型） NVIDIA RTX 6000 Ada（48GB VRAM，适合需要大显存的科研或企业用户）
- 中高端（性价比适中，适合研究和小型企业） NVIDIA RTX 4090（24GB VRAM） → 最强消费级显卡，性价比高，适合个人科研、创业公司 NVIDIA RTX 4080 Super（16GB VRAM） → 比4090便宜，但显存略少
- 中端（适合初学者和轻量任务） NVIDIA RTX 4070 Ti Super（16GB VRAM） → 适合中等规模训练 NVIDIA RTX 4060 Ti（16GB VRAM） → 适合轻量级训练
- 预算有限（适合新手入门） NVIDIA RTX 3060（12GB VRAM） → 最便宜的12GB显存显卡，适合入门深度学习 NVIDIA RTX 2060 Super（8GB VRAM） → 老款但仍可用
性价比最高的显卡
RTX 4090（24GB） 是当前性价比最高的深度学习显卡，原因：
- 高算力（CUDA核心 + Tensor核心）
- 24GB VRAM 足够支持大部分深度学习任务
- 功耗较高但性能无敌
- 比A100等专业显卡便宜数倍，但训练能力接近
如果预算有限，RTX 4070 Ti Super 或 RTX 3060（12GB）是不错的低预算选择。