什麼決定顯卡算力

⑴ 顯卡tops算力表

顯卡的TOPS（Tera Operations Per Second，即每秒萬億次操作）算力是衡量顯卡在處理圖像、音頻等任務時整數運算能力的重要指標。不同型號的顯卡，其TOPS算力差異顯著，這主要取決於顯卡的架構設計、核心數量、內存帶寬以及製造工藝等因素。

以NVIDIA的顯卡為例，其高端顯卡如RTX 4090等，往往擁有更高的TOPS算力，能夠輕松應對復雜的數據處理和圖形渲染任務。而中低端顯卡，如RTX 3060等，雖然TOPS算力相對較低，但在日常應用和游戲娛樂中也能提供流暢的體驗。

值得注意的是，TOPS算力只是衡量顯卡性能的一個方面，實際使用中還需要考慮顯卡的功耗、散熱、兼容性以及價格等因素。此外，隨著技術的不斷進步，新的顯卡型號不斷涌現，其TOPS算力也會不斷提升，以滿足用戶日益增長的需求。

由於顯卡型號眾多，且性能參數會隨著時間推移而發生變化，因此無法在此提供具體的TOPS算力表。建議用戶在購買顯卡時，根據自己的實際需求和預算，選擇性能適中、價格合理的產品。同時，也可以參考專業評測和用戶反饋，以獲取更全面的信息。

⑵ 怎麼判斷顯卡是否鎖算力了

顯卡鎖算力，是當顯卡開始運行挖礦軟體，進行哈希演算法的時候（以太坊演算法）顯卡就會自動降低顯存頻率來鎖住算力。

對於游戲玩家來說，平時不運行挖礦軟體是不會對於顯卡性能有影響的。

硬體驅動雙鎖算力是基於監測虛擬貨幣的算力砍半，並非日常使用也無腦砍半，所以玩家日常使用的話完全不用擔心性能損失。全新的 LHR 核心僅僅是針對虛擬貨幣進行了哈希率限制，日常使用以及打游戲則完全不受影響。

顯卡性能：

一、先看顯存

在挑選電腦時聽導購員說的最多的就是大顯存好，其實這個觀點又對又不對，咱們先來說說它為什麼是對的。

顯存就好像cpu的運行內存一樣是非常重要的，顯示畫面中的各種圖形都會在這里短暫的儲存並交由顯卡晶元進行處理，所以通常來說確實是越大越好，大的顯存可以存儲更多的數據供顯卡晶元處理，你所看到的畫面也會更加的流暢。

二、看傳輸方式

這里就會涉及到光看顯存為什麼是不對的了，現在通用的顯卡信息傳輸方式有ddr3和ddr5。如果將顯存比作裝滿水的水池，將顯卡晶元比作空水池的話，那麼傳輸方式就是在二者之間聯通的水管 。

若果想要將空水池灌滿光是有足量的水自然是不夠的，還要有流量足夠大的水管，也就是說光是顯存大是不管用的，你的水管還要更粗才行，ddr5相比ddr3擁有更寬的帶寬，所以在挑選顯卡時盡量要選擇ddr5的顯卡。

⑶ 顯卡算力是什麼

顯卡算力的概念其實很有趣。我們通常所說的顯卡，也稱為計算卡，實際上是一種專門用於數據計算的設備，它占據著顯卡的位置，但並不真正承擔顯示功能。專業級顯卡則具備ECC校驗和專業軟體驗證功能，採用更優質的硬體材料，穩定性更高。然而，計算卡並不適合用於圖形圖像設計等專業領域，因為它們並不具備相應的圖形處理能力。

計算卡的散熱方式較為特殊，有的僅配備了熱管和散熱片，而無需風扇。這類設計有助於降低噪音，提高設備的靜音性能。另一些計算卡則配備渦輪式風扇，以確保在高負載情況下能夠有效散熱。

值得一提的是，這類計算卡並非面向普通用戶。它們主要應用於需要大量計算任務的專業環境中，例如科學計算、人工智慧訓練等。因此，選擇適合自己的顯卡時，需要根據具體需求和應用場景來決定。

總的來說，顯卡算力的概念與計算卡的功能息息相關。理解這一點有助於我們更好地選擇適合自己的設備，以滿足不同場景下的計算需求。

⑷ 算力主要靠顯卡哪部分性能

是顯示能力和效果（顯卡的性能指標，GPU運算能力，渲染能力）其次是CPU的運算能力，2者是相互配合的。沒有高速的CPU運算和指令顯卡是無法執行的。

⑸ 鏄懼崱鎬庝箞鐪嬬畻鍔涙樉鍗℃庝箞鐪嬪ソ鍧

澶у跺ソ錛屾潹瀛愭潵涓哄ぇ瀹惰В絳斾互涓婇棶棰橈紝鏄懼崱鎬庝箞鐪嬬畻鍔涳紝鏄懼崱鎬庝箞鐪嬪ソ鍧忓緢澶氫漢榪樹笉鐭ラ亾錛岀幇鍦ㄨ╂垜浠涓璧鋒潵鐪嬬湅鍚э紒
1銆佸湪澶勭悊鍣ㄤ箣鍚庯紝鏄懼崱鏄鐢ㄦ埛鏈鍏沖績鐨勭‖浠朵箣涓錛屾槸鍐沖畾涓嬈劇數鑴戞父鎴忔ц兘鐨勬牳蹇冪‖浠躲傚叾閲嶈佹т笉璦鑰屽柣銆傜幇鍦ㄧ殑鏄懼崱鍝佺墝鍜屽瀷鍙峰緢澶氥傚湪閫夋嫨鏄懼崱鐨勬椂鍊欙紝浣犺夊緱鏄懼崱鐨勫ソ鍧忓備綍錛熸樉鍗″弬鏁頒富瑕佹湁鍝浜涳紵涓嬮潰灝忕紪鏁欎綘濡備綍閫氳繃鏄懼崱鍙傛暟鐪嬪嚭鏄懼崱鐨勫ソ鍧忋
2銆佸湪鏄懼崱鍙傛暟涓錛屾垜浠涓鑸鍙浠ョ湅鍒版樉紺鴻姱鐗囥佹樉瀛樺歸噺銆佹樉鍗′綅瀹姐佹牳蹇冮戠巼銆佹樉瀛橀戠巼絳夊嚑涓閲嶈佸弬鏁般傝繖浜涘弬鏁版槸鍐沖畾鏄懼崱鎬ц兘鐨勬牳蹇冨弬鏁般傞氳繃榪欎簺鍙傛暟鍙浠ュ垽鏂鏄懼崱鐨勫ソ鍧忋
3銆佸垽鏂鏄懼崱璐ㄩ噺鐨勫弬鏁1銆傛樉紺鴻姱鐗
4銆佹樉紺鴻姱鐗囨槸鏄懼崱鐨勬牳蹇冭姱鐗囷紝瀹冪殑鎬ц兘鐩存帴鍐沖畾浜嗘樉鍗＄殑璐ㄩ噺銆傜洰鍓嶇數鑴戞樉鍗＄殑鑺鐗囧巶鍙鏈変袱涓錛孨VIDIA鍜孉MD錛屽叾浠栧搧鐗岀殑鏄懼崱閮界敤榪欎袱涓鑺鐗囥傚畠鐨勪富瑕佷換鍔℃槸瀵圭郴緇熻緭鍏ョ殑瑙嗛戜俊鎮榪涜屽勭悊錛屽苟榪涜屾瀯閫犲拰娓叉煋銆傛樉紺鴻姱鐗囩殑鎬ц兘鐩存帴鍐沖畾浜嗘樉鍗＄殑鎬ц兘銆
5銆佷笉鍚岀殑鏄劇ず鑺鐗囨棤璁烘槸鍐呴儴緇撴瀯榪樻槸鎬ц兘閮戒笉涓鏍鳳紝浠鋒牸涔熺浉宸寰堝ぇ銆
6銆佷竴鑸鏉ヨ達紝鏄懼崱鐨勬褰㈠浘鏄鏍規嵁鏄懼崱鐨勬樉紺鴻姱鐗囧規ц兘榪涜屾帓鍚嶇殑銆傛墍浠ョ湅鏄懼崱鎬ц兘錛屽唴瀛樻潯鏄閲嶄腑涔嬮噸銆
7銆2016騫4鏈堟渶鏂扮増graphics ladder:
8銆佸垽鏂鏄懼崱濂藉潖鐨勫弬鏁頒簩銆傝嗛戝瓨鍌ㄥ歸噺
9銆佹樉瀛樺歸噺鏄鏄懼崱涓婃湰鍦版樉瀛樼殑瀹歸噺錛屾槸閫夋嫨鏄懼崱鐨勫叧閿鍙傛暟涔嬩竴銆傛樉瀛樼殑澶у皬鍐沖畾浜嗘樉瀛樹復鏃跺瓨鍌ㄦ暟鎹鐨勮兘鍔涳紝鍦ㄤ竴瀹氱▼搴︿笂涔熶細褰卞搷鏄懼崱鐨勬ц兘銆傞殢鐫鏄懼崱鐨勫彂灞曪紝鍐呭瓨瀹歸噺涔熷湪閫愭笎澧炲姞錛屽苟涓旀湁澧炲姞鐨勮秼鍔褲傚唴瀛樺歸噺浠庢棭鏈熺殑512KB銆1MB銆2MB鍙戝睍鍒扮幇鍦ㄧ殑2GB銆3GB銆4GB銆
10銆佸煎緱娉ㄦ剰鐨勬槸錛屾樉瀛樺歸噺瓚婂ぇ騫朵笉涓瀹氭剰鍛崇潃鏄懼崱鎬ц兘瓚婇珮錛屽洜涓哄喅瀹氭樉鍗℃ц兘鐨勪笁涓鍥犵礌棣栧厛鏄浣跨敤鐨勬樉紺鴻姱鐗囷紝鍏舵℃槸鏄懼瓨甯﹀(鍙栧喅浜庢樉瀛樹綅瀹藉拰鏄懼瓨棰戠巼)錛屾渶鍚庢墠鏄鏄懼瓨瀹歸噺銆
11銆佹樉鍗″簲璇ラ厤澶囧氬ぇ鐨勬樉瀛樺歸噺鏄鐢卞叾浣跨敤鐨勬樉紺鴻姱鐗囧喅瀹氱殑錛屼篃灝辨槸璇存樉瀛樺歸噺瑕佷笌鏄劇ず鏍稿績鐨勬ц兘鐩稿尮閰嶆墠鏄鍚堢悊鐨勩傛樉紺鴻姱鐗囩殑鎬ц兘瓚婇珮錛岀敱浜庡叾澶勭悊鑳藉姏鏇撮珮錛屽簲璇ラ厤澶囨洿澶х殑鏄懼瓨瀹歸噺銆傝岄厤澶囧ぇ瀹歸噺鏄懼瓨鐨勪綆鎬ц兘鏄劇ず鑺鐗囧瑰叾鎬ц兘騫舵棤甯鍔╋紝浣嗕篃鏄鍒ゆ柇鏄懼崱濂藉潖涓嶅彲蹇借嗙殑涓閮ㄥ垎銆
12銆佸垽鏂鏄懼崱濂藉潖鐨勫弬鏁癐II銆傛牳蹇冮戠巼
13銆佹樉鍗＄殑鏍稿績棰戠巼鏄鎸囨樉紺烘牳蹇冪殑宸ヤ綔棰戠巼錛屽彲浠ュ湪涓瀹氱▼搴︿笂鍙嶆槧鏄劇ず鏍稿績鐨勬ц兘銆備絾鏄鏄懼崱鐨勬ц兘鏄鐢辨牳蹇冮戠巼銆佹樉瀛樸佸儚緔犳祦姘寸嚎銆佸儚緔犲～鍏呯巼絳夊喅瀹氱殑銆傛墍浠ュ湪鏄劇ず鏍稿績涓嶅悓鏃訛紝鏍稿績棰戠巼楂樺苟涓嶄唬琛ㄦ樉鍗℃ц兘寮恆
14銆佸垽鏂鏄懼崱濂藉潖鐨勫弬鏁癐V銆傝嗛戝瓨鍌ㄩ戠巼
15銆佹樉瀛橀戠巼鏄鎸囨樉瀛橀粯璁ゅ湪鏄懼崱涓婂伐浣滅殑棰戠巼錛屽崟浣嶄負MHz銆傝板繂棰戠巼鍦ㄤ竴瀹氱▼搴︿笂鍙嶆槧浜嗚板繂閫熷害銆傚唴瀛橀戠巼涓庡唴瀛樻椂閽熷懆鏈熸湁鍏籌紝鏄鍊掓暟錛屽嵆鍐呭瓨棰戠巼=1/鍐呭瓨鏃墮挓鍛ㄦ湡銆
16銆佸垽鏂鏄懼崱濂藉潖鐨勫弬鏁頒簲銆佹樉瀛樼被鍨
17銆佺幇鍦ㄤ富嫻佺殑鏄懼崱鍐呭瓨綾誨瀷閮芥槸GDR5錛屼竴浜涜佹炬樉鍗℃垨鑰呭叆闂ㄧ駭鏄懼崱錛屼篃鍙鑳芥惌杞借佹綠DR3銆傝繖縐嶆樉鍗″熀鏈鍙浠ュ拷鐣ワ紝鎬ц兘姣旇緝宸銆
18銆佹湁浜涘叆闂ㄧ駭絎旇版湰鏄懼崱鍙鑳借繕鏄疓DR3錛岃繖鐐硅佹敞鎰忋傝屽彴寮忕數鑴戞樉鍗″拰GDR3鍐呭瓨綾誨瀷鎬ц兘杈冨樊錛屽敖閲忛夋嫨涓繪祦鏄懼崱綾誨瀷銆
19銆佸垽鏂璯r璐ㄩ噺鐨勫弬鏁
20銆佺洰鍓嶅彴寮忕數鑴戜富嫻佹樉鍗′綅瀹芥櫘閬嶈揪鍒頒簡128bit錛屽ソ涓鐐圭殑鏄懼崱杈懼埌浜256bit鐢氳嚦512bit銆備絾鏄涓浜涘叆闂ㄧ駭鐨勭數鑴戞樉鍗℃垨鑰呭叆闂ㄧ駭鐨勭瑪璁版湰鏄懼崱鍙鑳借繕鏄鏈64bit鐨勪綅瀹姐傚傛灉浣犵湅鍒版樉鍗″弬鏁伴噷鐨勫唴瀛樹綅瀹借繕鏄64bit錛屽熀鏈涓嶇敤鑰冭檻錛屾ц兘涔熷ソ涓嶄簡澶氬皯銆
21銆佸彟澶栵紝鐪嬫樉鍗＄殑濂藉潖錛屼篃瑕佹敞鎰忔樉鍗＄殑鎺ュ彛銆備竴鑸琀DMI銆丏VI絳夐珮娓呮帴鍙ｉ兘鏄褰撲粖涓繪祦鏄懼崱鐨勬爣閰嶃傚彟澶栬繕鏈変竴浜涙瘮杈冭佺殑VGA錛孌P錛孌VI-I鎺ュ彛絳夈備竴鑸鐨勬帴鍙ｈ秺涓板瘜瓚婂ソ錛屽挨鍏舵槸涓繪祦鐨勯珮娓呮帴鍙ｆ瘮濡侶DMI鎴栬匘VI銆
22銆佷互涓婃槸瀵瑰垽鏂鏄懼崱濂藉潖鐨勪富瑕佸弬鏁扮殑璇︾粏浠嬬粛銆傜浉淇′綘瀵規樉鍗＄殑鍙傛暟浼氭湁鏇村ソ鐨勪簡瑙ｃ傚緩璁澶у朵互鍚庡湪閫夋嫨鏄懼崱鐨勬椂鍊欙紝棣栧厛鑰冭檻鏂扮殑騫沖彴錛岄伒寰閫夋柊涓嶉夋棫鐨勫師鍒欙紝璐涔版渶閫傚悎鑷宸辯數鑴戠殑鏄懼崱銆
鏈鏂囪茶В鍒版ょ粨鏉燂紝甯屾湜瀵瑰ぇ瀹舵湁鎵甯鍔┿

⑹ 顯卡的算力和張數有關嗎

1、SP總數=TPC&GPC數量*每個TPC中SM數量*每個SM中的SP數量；

TPC和GPC是介於整個GPU和流處理器簇之間的硬體單元，用於執行CUDA計算。特斯拉架構硬體將SM組合成TPC（紋理處理集群），其中，TPC包含有紋理硬體支持（特別包含一個紋理緩存）和2個或3個SM，後面會有詳細描述。費米架構硬體組則將SM組合為GPC（圖形處理器集群），其中，每個GPU包含有一個光柵單元和4個SM。

2、單精度浮點處理能力=SP總數*SP運行頻率*每條執行流水線每周期能執行的單精度浮點操作數；
該公式實質上是3部分相乘得到的，分別為計算單元數量、計算單元頻率和指令吞吐量。
前兩者很好理解，指令吞吐量這里是按照FMA（融合乘法和增加）算的，也就是每個SP，每周期可以有一條FMA指令的吞吐量，並且同時FMA因為同時計算了乘加，所以是兩條浮點計算指令。

以及需要說明的是，並不是所有的單精度浮點計算都有這個峰值吞吐量，只有全部為FMA的情況，並且沒有其他訪存等方面的限制的情況下，並且在不考慮調度效率的情況下，才是這個峰值吞吐量。如果是其他吞吐量低的計算指令，自然達不到這個理論峰值。

3、雙精度浮點處理能力=雙精度計算單元總數*SP運行頻率*每個雙精度計算單元每周期能進行的雙精度浮點操作數。

目前對於N卡來說，雙精度浮點計算的單元是獨立於單精度單元之外的，每個SP都有單精度的浮點計算單元，但並不是每個SP都有雙精度的浮點單元。對於有雙精度單元的SP而言，最大雙精度指令吞吐量一樣是在實現FMA的時候的每周期2條（指每周期一條雙精度的FMA指令的吞吐量，FMA算作兩條浮點操作）。

而具備雙精度單元的SP數量（或者可用數量）與GPU架構以及產品線定位有關，具體為：

計算能力為1.3的GT200核心，第一次硬體支持雙精度浮點計算，雙精度峰值為單精度峰值的1/8，該核心目前已經基本退出使用。

GF100/GF110核心，有一半的SP具備雙精度浮點單元，但是在geforce產品線中屏蔽了大部分的雙精度單元而僅在tesla產品線中全部打開。代表產品有：tesla C2050，2075等，其雙精度浮點峰值為單精度浮點峰值的一半；

geforce GTX 480，580，其雙精度浮點峰值為單精度浮點峰值的大約1/8左右。

其他計算能力為2.1的Fermi核心，原生設計中雙精度單元數量較少，雙精度計算峰值為單精度的1/12。

kepler GK110核心，原生的雙精度浮點峰值為單精度的1/3。而tesla系列的K20,K20X,K40他們都具備完整的雙精度浮點峰值；geforce系列的geforce TITAN，此卡較為特殊，和tesla系列一樣具備完整的雙精度浮點峰值，geforce GTX780/780Ti，雙精度浮點峰值受到屏蔽，具體情況不詳，估計為單精度峰值的1/10左右。

其他計算能力為3.0的kepler核心，原生具備較少的雙精度計算單元，雙精度峰值為單精度峰值的1/24。

計算能力3.5的GK208核心，該卡的雙精度效能不明，但是考慮到該核心定位於入門級別，大規模雙精度計算無需考慮使用。

所以不同核心的N卡的雙精度計算能力有顯著區別，不過目前基本上除了geforce TITAN以外，其他所有geforce卡都不具備良好的雙精度浮點的吞吐量，而本代的tesla K20/K20X/K40以及上一代的fermi核心的tesla卡是較好的選擇。

⑺ 顯卡算力排行榜

顯卡算力是指顯卡在執行計算任務時所能達到的運算速度，通常以FLOPS（浮點運算每秒）作為衡量標准。顯卡算力對於需要高性能計算的應用程序和游戲至關重要，如深度學習、虛擬現實、圖形渲染等。評估顯卡算力時，需要考慮多個因素，如GPU架構、顯存帶寬、內存大小、驅動優化等。下面我們來看看當前市場上一些主流顯卡的算力表現。

1. NVIDIA GeForce RTX 3090

作為NVIDIA的旗艦產品，RTX 3090擁有極高的算力表現。其基於Ampere架構的GPU擁有超過10496個CUDA核心，並配備了高達24GB的GDDR6X顯存。這使得RTX 3090在各種需要高帶寬和計算能力的應用程序中表現出色。根據不同的測試，RTX 3090的算力可達35-40TFLOPS，遠超其他競品。

2. NVIDIA GeForce RTX 3080

RTX 3080是NVIDIA的次旗艦產品，擁有8704個CUDA核心和10GB GDDR6X顯存。其算力表現同樣出色，可達27-31TFLOPS。在虛擬現實和高解析度游戲方面，RTX 3080的表現尤為出色。

3. AMD Radeon RX 6800 XT

AMD的RX 6800 XT是一款基於Navi架構的顯卡，擁有4672個ROCm核心和12GB GDDR6顯存。盡管其內存帶寬和核心數量略遜於RTX 3080，但憑借優秀的驅動優化和高效的內存管理，RX 6800 XT在各種應用程序中仍能保持良好的性能。其算力可達25-29TFLOPS。

4. NVIDIA GeForce RTX 3070

RTX 3070是一款性價比較高的顯卡，擁有5888個CUDA核心和8GB GDDR6顯存。其算力可達25-29TFLOPS，能夠滿足大部分游戲玩家的需求。在光線追蹤和深度學習方面，RTX 3070的表現同樣出色。

5. AMD Radeon RX 6700 XT

RX 6700 XT是AMD的另一款Navi架構顯卡，擁有448個ROCm核心和12GB GDDR6顯存。其算力可達23-27TFLOPS，對於需要高幀率的游戲玩家來說是一個不錯的選擇。在光線追蹤和高解析度游戲方面，RX 6700 XT同樣表現出色。

除了以上幾款顯卡外，還有許多其他主流顯卡在市場上占據一定份額。例如NVIDIA的GeForce RTX 3060 Ti、AMD的Radeon RX 570等。這些顯卡在性能和價格方面都有一定的優勢，適合不同需求的消費者選擇。

需要注意的是，顯卡算力並不是唯一的評估標准，還有其他因素如溫度、噪音、耗電量等也需要考慮。此外，不同的測試軟體也可能得出不同的結果，因此我們在選擇顯卡時需要綜合考慮多個因素。