截止2025-2月NVIDIA的GPU卡都有哪些?算力都怎么样?

消费级显卡

  • GeForce GT系列:定位入门级,适合基础办公、高清视频播放以及轻度游戏等场景。
    • GeForce GT 1030:CUDA核心数384,基础频率1227 MHz,加速频率1468 MHz,显存2GB GDDR5,显存带宽48 GB/s,功耗30W。算力相对较弱,大致在几个TFLOPS以内(如在一些简单应用场景下可能达到1 - 2 TFLOPS左右),可满足日常基本图形处理需求。
  • GeForce GTX系列:包含从入门到中高端不同定位的型号。
    • GeForce GTX 1050:CUDA核心数640,基础频率1354 MHz,加速频率1455 MHz,显存2GB GDDR5,显存带宽112 GB/s,功耗75W。算力大概在2 - 3 TFLOPS左右,能在1080p分辨率下流畅运行一些较为轻量的游戏,如《英雄联盟》等。
    • GeForce GTX 1060(以常见的6G版本为例):CUDA核心数1280,基础频率1506 MHz,加速频率1708 MHz,显存6GB GDDR5,显存带宽192 GB/s,功耗120W。其算力一般能达到4 - 6 TFLOPS左右,可以较好地应对1080p分辨率下的主流游戏。
    • GeForce GTX 1070:CUDA核心数1920,基础频率1506 MHz,加速频率1683 MHz,显存8GB GDDR5,显存带宽256 GB/s,功耗150W。算力大致在7 - 9 TFLOPS左右,在1080p和1440p分辨率下运行游戏能有不错表现。
    • GeForce GTX 1080:CUDA核心数2560,基础频率1607 MHz,加速频率1733 MHz,显存8GB GDDR5X,显存带宽320 GB/s,功耗180W。算力通常在9 - 12 TFLOPS左右,可支持较高分辨率游戏及一些简单的内容创作任务。
    • GeForce GTX 1080Ti:CUDA核心数3584,基础频率1480 MHz,加速频率1582 MHz,显存11GB GDDR5X,显存带宽484 GB/s,功耗250W。算力能达到11 - 15 TFLOPS左右,属于当时高端游戏及部分专业应用的可选型号。
    • GeForce GTX 1650:CUDA核心数896,基础频率1485 MHz,加速频率1665 MHz,显存4GB GDDR5,显存带宽128 GB/s,功耗75W。算力大约在3 - 5 TFLOPS左右,可在1080p分辨率下流畅运行大多数游戏,适合普通游戏玩家。
    • GeForce GTX 1660:CUDA核心数1408,基础频率1530 MHz,加速频率1785 MHz,显存6GB GDDR5,显存带宽192 GB/s,功耗120W。算力大概在5 - 7 TFLOPS左右,适合在1080p和1440p分辨率下运行主流游戏。
    • GeForce GTX 1660Ti:CUDA核心数1536,基础频率1500 MHz,加速频率1770 MHz,显存6GB GDDR6,显存带宽288 GB/s,功耗120W。算力一般在6 - 8 TFLOPS左右,适合1440p分辨率下的高画质游戏和一些基础的内容创作任务。
  • GeForce RTX系列:引入了实时光线追踪等新技术,性能较强。
    • GeForce RTX 2060:CUDA核心数1920,基础频率1365 MHz,加速频率1680 MHz,显存6GB GDDR6,显存带宽336 GB/s,功耗160W。算力大致在6 - 8 TFLOPS左右,支持光线追踪技术,适合1440p高画质游戏以及入门级内容创作和视频编辑。
    • GeForce RTX 2070:CUDA核心数2304,基础频率1410 MHz,加速频率1620 MHz,显存8GB GDDR6,显存带宽448 GB/s,功耗175W。算力通常在8 - 10 TFLOPS左右,能较好支持1440p和部分4K分辨率下的游戏及内容创作。
    • GeForce RTX 2080:CUDA核心数2944,基础频率1515 MHz,加速频率1710 MHz,显存8GB GDDR6,显存带宽448 GB/s,功耗215W。算力大概在10 - 13 TFLOPS左右,专为4K分辨率的高端游戏设计,适合重度游戏玩家和专业内容创作者。
    • GeForce RTX 2080Ti:CUDA核心数4352,基础频率1350 MHz,加速频率1545 MHz,显存11GB GDDR6,显存带宽616 GB/s,功耗250W。算力能达到13 - 17 TFLOPS左右,提供了很强的图形处理能力。
    • GeForce RTX 3050:CUDA核心数2560,基础频率1552 MHz,加速频率1777 MHz,显存8GB GDDR6,显存带宽224 GB/s,功耗130W。算力大约在7 - 9 TFLOPS左右,适合1440p分辨率的高画质游戏,同时支持光线追踪和DLSS,是希望在中等预算下获得高画质游戏体验的玩家的最佳选择。
    • GeForce RTX 3060:CUDA核心数3584,基础频率1320 MHz,加速频率1777 MHz,显存12GB GDDR6,显存带宽360 GB/s,功耗170W。算力一般在9 - 12 TFLOPS左右,适合1440p甚至4K分辨率的高画质游戏,具有优秀的内存容量,支持复杂场景的渲染,适合重度游戏玩家和内容创作者。
    • GeForce RTX 3070:CUDA核心数5888,基础频率1500 MHz,加速频率1725 MHz,显存8GB GDDR6,显存带宽448 GB/s,功耗220W。算力大致在14 - 18 TFLOPS左右,支持4K分辨率的高画质游戏和内容创作,适合追求高性能和长寿命的用户,能够在高画质下流畅运行大多数最新游戏。
    • GeForce RTX 3080:CUDA核心数8704,基础频率1440 MHz,加速频率1710 MHz,显存10GB GDDR6X,显存带宽760 GB/s,功耗320W。算力大概在20 - 25 TFLOPS左右,专为4K分辨率的高端游戏设计,适合重度游戏玩家和专业内容创作者,提供无与伦比的游戏体验和性能。

专业级显卡(Quadro系列)

主要用于专业工作站,如设计、动画、影视后期、工程建模等领域,对图形精度、稳定性等要求较高。

  • Quadro P系列(以部分常见型号为例)
    • Quadro P2000:CUDA核心数1024,基础频率1440 MHz,加速频率1590 MHz,显存5GB GDDR5,显存带宽140 GB/s,功耗75W。算力大致在3 - 5 TFLOPS左右,可满足一些中低端专业图形处理需求,如小型设计项目、简单的动画制作等。
    • Quadro P4000:CUDA核心数1792,基础频率1545 MHz,加速频率1700 MHz,显存8GB GDDR5,显存带宽240 GB/s,功耗140W。算力大概在5 - 8 TFLOPS左右,适合处理较为复杂的设计、动画和影视后期任务。
    • Quadro P6000:CUDA核心数3840,基础频率1500 MHz,加速频率1750 MHz,显存24GB GDDR5,显存带宽480 GB/s,功耗250W。算力通常在12 - 18 TFLOPS左右,可应对大型设计项目、高分辨率影视后期制作等高端专业应用。
  • Quadro RTX系列(以部分常见型号为例):在专业领域引入了光线追踪等新技术。
    • Quadro RTX 4000:CUDA核心数2304,基础频率1395 MHz,加速频率1620 MHz,显存8GB GDDR6,显存带宽448 GB/s,功耗160W。算力大致在8 - 10 TFLOPS左右,适用于建筑设计、工业设计、影视制作等领域的中等复杂程度项目。
    • Quadro RTX 8000:CUDA核心数4608,基础频率1350 MHz,加速频率1545 MHz,显存48GB GDDR6,显存带宽616 GB/s,功耗300W。算力大概在16 - 22 TFLOPS左右,可用于超大型设计项目、高分辨率影视后期制作等极为复杂的专业应用。

数据中心级显卡(Tesla系列、Ampere架构相关数据中心卡等)

主要用于大规模数据处理、深度学习训练、高性能计算等场景。

  • Tesla V100:CUDA核心数5120,基础频率1290 MHz,加速频率1390 MHz,显存16GB HBM2,显存带宽900 GB/s,功耗250W。算力大致在15 - 20 TFLOPS左右,曾是数据中心广泛应用的高性能计算卡,在深度学习等领域发挥重要作用。
  • Tesla A100:CUDA核心数6912,基础频率1410 MHz,加速频率1675 MHz,显存40GB HBM2,显存带宽1550 GB/s,功耗400W。算力大概在20 - 30 TFLOPS左右,是一款性能非常强大的数据中心级显卡,广泛应用于深度学习训练、高性能计算等领域。
  • A800:CUDA核心数6144,基础频率1410 MHz,加速频率1665 MHz,显存40GB HBM2,显存带宽1550 GB/s,功耗300W。算力大致在18 - 25 TFLOPS左右,在数据中心的深度学习、高性能计算等场景有应用。
  • H100:CUDA核心数8268,基础频率1510 MHz,加速频率1750 MHz,显存80GB HBM2,显存带宽3072 GB/s,功耗700W。算力大概在30 - 40 TFLOPS左右,是目前性能极为强大的数据中心级显卡,广泛应用于大规模深度学习训练、高性能计算等高端场景。
### 概述 是一种专门设计用于加速特定类型计任务的硬件设备。这类片通常配备有高性能处理器,如图形处理单元(GPU)、张量处理单元(TPU),或其他专用集成电路(ASIC)。这些组件能够显著提升数据密集型操作的速度和效率,尤其是在人工智能、机器学习等领域。 #### 主要特点 - **高并行处理能力**:通过集成大量核心来执行多线程运- **低延迟通信接口**:支持快速的数据传输速率,减少瓶颈效应。 - **专为复杂法优化**:针对矩阵乘法等常见于神经网络中的运进行了特别的设计改进[^1]。 ### 应用领域 #### AI与机器学习 随着模型规模不断扩大至数亿甚至数十亿参数级别,传统的CPU难以胜任高效训练的要求。因此,在现代数据中心内部署大量的GPU或TPU作为力扩展成为主流趋势之一。它们不仅有助于缩短迭代周期,还能改善最终预测精度。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models model = models.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), layers.MaxPooling2D((2, 2)), ... ]) # 使用 GPU 加速训练过程 with tf.device('/GPU:0'): model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) ``` #### 高效能计(HPC) 对于科学模拟仿真类应用程序而言,例如天气预报建模或是基因序列分析等工作负载同样受益匪浅。借助强大的浮点运能力和内存带宽优势,使得原本耗时长久的任务可以在更短时间内完成。 #### 边缘计环境下的实时响应 当涉及到物联网(IoT)装置所产生的海量流式资料时,则更加凸显出了本地端即时处理的重要性。此时便可通过安装小型化的嵌入式版本力模块到终端节点上来达成目的,进而减轻云端服务器的压力同时提供更快捷的服务体验[^2]。
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