AI硬件英伟达选购的建议。
目录
一、英伟达显卡架构演进及产品矩阵
1. Tesla架构（2006-2010）
2. Fermi架构（2010）
3. Kepler架构（2012）
4. Maxwell架构（2014）
5. Pascal架构（2016）
6. Volta架构（2017）
7. Turing架构（2018）
8. Ampere架构（2020）
9. Hopper架构（2022）
10. Ada Lovelace架构（2022）
11. Blackwell架构（2024）
二、主流AI显卡核心参数对比表（截至2025年8月）
三、中国特供版显卡参数对比（合规阉割版）
四、选购决策指南
1. 按场景推荐显卡
2. 关键参数优先级
3. 性价比方案
一、英伟达显卡架构演进及产品矩阵
1. Tesla架构（2006-2010）
- 代表型号：GTX 280（消费级）、Tesla C1060（专业计算）
- 性能参数：首代统一渲染架构，支持CUDA 1.0，显存512MB-1GB。
- 人群特点：早期科研计算用户，游戏玩家入门选择。
- 市场价：已退市，二手价约¥200-500（低端型号）。
2. Fermi架构（2010）
- 代表型号：GTX 480/580（旗舰）、GTX 550 Ti（中端）
- 性能突破：首支持双精度浮点计算，SM单元增至512 CUDA核心。
- 人群特点：游戏玩家（支持DX11），初级科学计算用户。
- 市场价：二手价¥300-800（如GTX 580）。
3. Kepler架构（2012）
- 代表型号：GTX 680/690（旗舰）、Tesla K40（计算卡）
- 性能参数：SMX单元设计，71亿晶体管，FP64性能提升。
- 人群特点：高性价比游戏玩家，企业级AI入门（如K40用于早期深度学习）。
- 市场价：GTX 680二手价¥500-1000。
4. Maxwell架构（2014）
- 代表型号：GTX 980 Ti/Titan X（旗舰）、GTX 750 Ti（神卡）
- 性能突破：能效比提升50%，GTX 980 Ti性能≈GTX 580两倍。
- 人群特点：能效敏感型玩家，设计师（Quadro M系列衍生）。
- 市场价：GTX 980 Ti二手¥800-1500。
5. Pascal架构（2016）
- 代表型号：GTX 1080 Ti（游戏卡）、Tesla P100（计算卡）
- 性能参数：16nm工艺，153亿晶体管，HBM2显存（P100）。
- 人群特点：VR/4K游戏玩家，数据中心AI训练（P100支持NVLink）。
- 市场价：GTX 1080 Ti二手¥1200-2000；P100二手¥8000+。
6. Volta架构（2017）
- 代表型号：Tesla V100（专业计算）
- 划时代创新：首引入Tensor Core，专为AI矩阵运算优化。
- 性能：FP16算力125 TFLOPS，支持混合精度训练。
- 人群特点：企业级AI训练（如GPT-2）、超算用户。
- 市场价：二手¥2万-3万（32GB HBM2版）。
7. Turing架构（2018）
- 代表型号：RTX 2080 Ti（消费级）、Quadro RTX 8000（专业）
- 创新： 首支持实时光追（RT Core）