本文将聚焦于三大常见的 NVIDIA GPU 显卡类型。将分别介绍这三大系列的应用场景和常见系列，帮助您更好地理解每种类型 GPU 的优势所在，从而在选购时能够做出更为精准的判断。
1.游戏显卡 ( GeForce 系列)
这一系列面向个人消费者市场，主要用于游戏和娱乐用途。 GeForce 系列显卡通常具有强大的图形处理能力，支持最新的图形技术，比如光线追踪技术和 DLSS（深度学习超级采样）技术，以提供更真实的游戏体验。但是它在深度学习上的表现也非常不错，很多人用来做推理、训练，单张卡的性能跟深度学习专业卡 Tesla 系列比起来其实差不太多，但是性价比却高很多。
分为如下几个常见系列：
| Geforce 10 系列 | GTX 1050、GTX 1050Ti、GTX 1060、GTX 1070、GTX 1070Ti、GTX 1080、GTX |
| 1080TiGeforce 16 系列 | GTX 1650、GTX 1650 Super、GTX 1660、GTX 1660 Super、GTX |
| 1660TiGeforce 20 系列 | RTX 2060、RTX 2060 Super、RTX 2070、RTX 2070 Super、RTX 2080、RTX 2080 Super、RTX 2080 |
| TiGeforce 30 系列 | RTX 3050、RTX 3060、RTX 3060Ti、RTX 3070、RTX 3070Ti、RTX 3080、RTX 3080Ti、RTX 3090 RTX 3090Ti |
2.专业工作站显卡 ( Quadro/NVIDIA RTX 系列)
这些显卡专为专业应用程序设计，如 CAD（计算机辅助设计）、工程仿真、视频编辑、3D 建模以及科学计算等。它们通常拥有更多的视频输出接口，更好的稳定性，以及针对专业软件优化的驱动程序。这一系列显卡也支持专业级别的图形 API 和技术。
分为如下几个常见系列：
| NVIDIA RTX Series 系列 | RTX A2000、RTX A4000、RTX A4500、RTX A5000、RTX A6000Quadro RTX |
| Series 系列 | RTX 3000、RTX 4000、RTX 5000、RTX 6000、RTX 8000 |
3.数据中心和 AI 加速计算显卡 ( Tesla/Tesla V 系列/Ampere/Ada Lovelace 架构):
这一类显卡主要用于大型数据中心、科学研究、深度学习、人工智能等领域。这类显卡通常具备大量的 CUDA 核心，用于并行计算任务，并且支持先进的计算特性，例如高带宽显存、高速互联技术等。
分为如下几个常见系列：
| A-Series系列 | A10、A16、A30、A40、A100 |
| T-Series系列 | T4 |
| V-Series系列 | V100 |
| P-Series系列 | P4、P6、P40、P100 |
| K-Series系列 | K8、K10、K20c、K20s、K20m、K20Xm、K40t、K40st、K40s、K40m、K40c、K520、K80 |
英伟达 V100/A100/A800/H100 对比
