显卡cuda性能排行

以下是一些常见英伟达显卡的 CUDA 性能排行，按照从高到低的顺序为你介绍：

消费级显卡

• RTX 4090：采用 Ada Lovelace 架构，拥有 16384 个 CUDA 核心，24GB GDDR6X 显存，性能强劲，适合 4K 游戏、3D 渲染、VR 等领域。

• RTX 4080：同样基于 Ada Lovelace 架构，有 9728 个 CUDA 核心和 16GB GDDR6X 显存，可用于高性能游戏、AI 加速等。

• RTX 4070 Ti：Ada Lovelace 架构，7680 个 CUDA 核心，12GB GDDR6X 显存，在 1440p 游戏和创意工作方面表现出色。

• RTX 4070 SUPER：基于 ad104-350 核心，拥有 7168 个 CUDA 核心，性能相比 RTX 4070 提升明显，在主流游戏中能提供流畅的体验。

• RTX 3070：Ampere 架构，5888 个 CUDA 核心，8GB GDDR6 显存，可满足主流游戏和高帧率电竞的需求。

• RTX 3060 Ti：Ampere 架构，4864 个 CUDA 核心，8GB GDDR6 显存，适用于中高端游戏、图形设计等领域。

专业级显卡

• RTX A6000：Ampere 架构，10752 个 CUDA 核心，48GB GDDR6 显存，主要用于 3D 渲染、AI 计算、工程设计等专业领域。

• RTX A5000：Ampere 架构，8192 个 CUDA 核心，24GB GDDR6 显存，可用于大数据处理、机器学习等工作。

• Quadro RTX 8000：Turing 架构，4608 个 CUDA 核心，48GB GDDR6 显存，常用于高级 CAD、科学计算等方面。

• Quadro RTX 6000：Turing 架构，4608 个 CUDA 核心，24GB GDDR6 显存，在图像和视频编辑、3D 建模等领域表现出色。

• RTX A4000：Ampere 架构，6144 个 CUDA 核心，16GB GDDR6 显存，适合中端设计、动画制作等工作。

面向 AI 和机器学习的显卡

• NVIDIA H100：Hopper 架构，16896 个 CUDA 核心，80GB HBM3 显存，专为大规模深度学习和 AI 模型训练设计。

• NVIDIA A100：Ampere 架构，6912 个 CUDA 核心，40GB HBM2 显存，是数据中心的主力 GPU，广泛应用于 AI 推理和机器学习任务。

• NVIDIA V100：Volta 架构，5120 个 CUDA 核心，32GB HBM2 显存，可用于神经网络训练、科学计算等领域。

• Tesla T4：Turing 架构，2560 个 CUDA 核心，16GB GDDR6 显存，适用于轻量 AI 推理、云推理等工作。

• Tesla P100：Pascal 架构，3584 个 CUDA 核心，16GB HBM2 显存，主要用于数据中心加速、机器学习推理等。