决定GPU性能最重要的三个因素：

显存带宽（Memory Bandwidth）

显存带宽决定了GPU与显存之间数据传输的速度，单位通常为GB/s。高带宽能有效减少数据阻塞，尤其在处理高分辨率图像、大型模型训练时更为关键。

在显卡性能对比中，显存带宽是一个关键指标。以NVIDIA的GeForce RTX 30系列显卡为例，旗舰级的RTX 3090采用了先进的GDDR6X显存，拥有24GB显存容量和384bit显存位宽，显存带宽高达936GB/s。这种高带宽设计使得RTX 3090在大规模3D渲染、8K视频编辑和AI训练等高负载场景中表现出色。

相比之下，定位中端的RTX 3060则采用了GDDR6显存，配备12GB显存容量和192bit显存位宽，显存带宽为360GB/s，仅为RTX 3090的38.5%。在实际应用中，这种带宽差距会导致明显的性能差异：比如在4K游戏《赛博朋克2077》中，RTX 3090可以稳定保持60fps以上，而RTX 3060则可能降至30fps左右；在Blender渲染测试中，RTX 3090的渲染速度可达RTX 3060的2-3倍。

显存容量（VRAM Size）

显存容量直接影响GPU能处理的数据量，深度学习或3D渲染等任务需要大量显存。

例如训练BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型可能需要24GB以上显存，特别是在处理大型数据集（如Wikipedia或BookCorpus）时。这种需求主要源于模型本身的复杂度：

基础版BERT-large包含24层transformer编码器，参数量达到340M输入序列长度通常设置为512个token批量大小(batch size)需要维持在32以上才能保证训练效果

若显存不足，会导致多种问题：

训练过程中出现CUDA out of memory错误被迫降低batch size导致梯度更新不稳定需要使用gradient accumulation增加训练时间模型性能(F1分数/准确率)可能下降10-15%

AMD MI200系列（如MI250X）显存高达128GB，其优势体现在：

可同时加载多个大型模型实例支持超长序列处理（如4096token的文档）适用于这些计算密集型场景：

多任务联合训练大batchsize的分布式训练需要保留完整计算图的二阶优化

对比主流消费级显卡（如24GB的RTX 3090），可减少约83%的梯度同步时间

计算单元数量（CUDA Cores/Stream Processors）

GPU的计算单元数量决定并行计算能力。NVIDIA的CUDA核心和AMD的流处理器（Stream Processors）是衡量标准。

例如NVIDIA的旗舰显卡RTX 4090搭载了强大的AD102核心，拥有惊人的16384个CUDA计算单元，而主流级别的RTX 3060则基于GA106核心设计，仅配备3584个CUDA核心。这种硬件规格上的巨大差异直接体现在计算性能上：在常见的深度学习任务中，如执行32位浮点矩阵乘法运算时，RTX 4090的理论计算能力可达82.6 TFLOPS，而RTX 3060仅有12.7 TFLOPS。以ResNet-50模型训练为例，RTX 4090的批量处理速度可达RTX 3060的3-4倍，这使其成为需要处理大规模神经网络训练的专业人士首选。此外，RTX 4090还配备了24GB GDDR6X显存和更高的显存带宽（1008GB/s vs 360GB/s），进一步提升了其在大规模数据并行计算时的优势。

其他关键参数

Tensor Core/RT Core：NVIDIA的专用核心加速AI和光线追踪，直接影响DLSS和AI训练效率。功耗（TDP）：高功耗GPU需匹配散热和电源，例如RTX 4090的TDP为450W，需至少1000W电源。PCIe版本：PCIe 4.0/5.0提供更高带宽，避免数据瓶颈，尤其对多卡并行至关重要。

选择GPU时需结合具体场景需求进行针对性配置，不同应用场景对GPU性能指标的侧重点存在显著差异：

游戏场景（1080P/2K/4K分辨率）：

关键指标：显存带宽（影响贴图加载速度，建议GDDR6以上）、RT Core数量（实时光追效果）典型配置：RTX 3070（8GB/448GB/s）至RTX 4090（24GB/1008GB/s）注意点：需保持GPU与显示器刷新率匹配（如144Hz屏幕需至少RTX 3060 Ti）

AI训练场景（深度学习/大模型）：

核心需求：显存容量（决定batch size，建议16GB起）、Tensor Core（加速矩阵运算）专业方案：NVIDIA A100（40/80GB HBM2e）或消费级RTX 4090（24GB）扩展能力：支持NVLink互联（如双A100可获得160GB等效显存）

挖矿场景（加密货币计算）：

优化重点：哈希算力/功耗比（以MH/s/W为衡量单位）典型选择：RTX 3060 Ti（60MH/s@130W）或专业矿卡CMP 90HX成本控制：需计算静态回本周期（考虑电费0.1$/度时约8-12个月）

其他专业场景：

视频剪辑：需关注编码器（NVENC支持4K60P实时渲染）科学计算：要求双精度浮点性能（如Tesla V100达7.8TFLOPS）云游戏：侧重视频输出接口（DP1.4+HDMI2.1组合）

建议搭配CPU时保持适度平衡（如Ryzen 7搭配RTX 4070），避免出现处理器瓶颈。对于工作站应用，建议选择ECC显存的专业显卡（如RTX 6000 Ada）。实际采购时还应考虑散热方案（三风扇vs涡轮）、电源接口（8pin*3）等物理兼容性因素。