顯卡cuda性能排行

以下是一些常見英偉達顯卡的 CUDA 性能排行，按照從高到低的順序為你介紹：

消費級顯卡

• RTX 4090：采用 Ada Lovelace 架構，擁有 16384 個 CUDA 核心，24GB GDDR6X 顯存，性能強勁，適合 4K 游戲、3D 渲染、VR 等領域。

• RTX 4080：同樣基于 Ada Lovelace 架構，有 9728 個 CUDA 核心和 16GB GDDR6X 顯存，可用于高性能游戲、AI 加速等。

• RTX 4070 Ti：Ada Lovelace 架構，7680 個 CUDA 核心，12GB GDDR6X 顯存，在 1440p 游戲和創意工作方面表現出色。

• RTX 4070 SUPER：基于 ad104-350 核心，擁有 7168 個 CUDA 核心，性能相比 RTX 4070 提升明顯，在主流游戲中能提供流暢的體驗。

• RTX 3070：Ampere 架構，5888 個 CUDA 核心，8GB GDDR6 顯存，可滿足主流游戲和高幀率電競的需求。

• RTX 3060 Ti：Ampere 架構，4864 個 CUDA 核心，8GB GDDR6 顯存，適用于中高端游戲、圖形設計等領域。

專業級顯卡

• RTX A6000：Ampere 架構，10752 個 CUDA 核心，48GB GDDR6 顯存，主要用于 3D 渲染、AI 計算、工程設計等專業領域。

• RTX A5000：Ampere 架構，8192 個 CUDA 核心，24GB GDDR6 顯存，可用于大數據處理、機器學習等工作。

• Quadro RTX 8000：Turing 架構，4608 個 CUDA 核心，48GB GDDR6 顯存，常用于高級 CAD、科學計算等方面。

• Quadro RTX 6000：Turing 架構，4608 個 CUDA 核心，24GB GDDR6 顯存，在圖像和視頻編輯、3D 建模等領域表現出色。

• RTX A4000：Ampere 架構，6144 個 CUDA 核心，16GB GDDR6 顯存，適合中端設計、動畫制作等工作。

面向 AI 和機器學習的顯卡

• NVIDIA H100：Hopper 架構，16896 個 CUDA 核心，80GB HBM3 顯存，專為大規模深度學習和 AI 模型訓練設計。

• NVIDIA A100：Ampere 架構，6912 個 CUDA 核心，40GB HBM2 顯存，是數據中心的主力 GPU，廣泛應用于 AI 推理和機器學習任務。

• NVIDIA V100：Volta 架構，5120 個 CUDA 核心，32GB HBM2 顯存，可用于神經網絡訓練、科學計算等領域。

• Tesla T4：Turing 架構，2560 個 CUDA 核心，16GB GDDR6 顯存，適用于輕量 AI 推理、云推理等工作。

• Tesla P100：Pascal 架構，3584 個 CUDA 核心，16GB HBM2 顯存，主要用于數據中心加速、機器學習推理等。