本表格按 双精度算力（FP64）从高到低排序。

### **关键说明**

1. **FP16/FP32/FP64**：分别表示半精度、单精度和双精度浮点算力，单位为 TFLOPS。  

2. **INT8/INT4**：表示整数精度算力，单位为 TOPS（每秒万亿次操作）。  

3. **显存**：显存容量越大，支持的数据集和模型规模越大。  

4. **CUDA 核心数**：CUDA 核心越多，显卡的并行计算能力越强。  

5. **发售价**：按 **1 美元 ≈ 7.2 人民币** 换算，实际价格可能因市场供需波动。  

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### **精度说明**

1.FP32（单精度）：通用计算精度，适用于大多数科学计算和深度学习任务。

2.FP64（双精度）：高精度计算，适用于科学模拟和金融计算。

3.FP16（半精度）：低精度计算，适用于深度学习训练和推理，性能更高。

4.INT8：整数精度，适用于 AI 推理任务，性能显著提升。

5.INT4：超低精度，适用于特定 AI 推理任务，性能进一步提升。

### **总结**

高性能计算：NVIDIA H100、A100 和 V100 是顶级选择，适合大规模 AI 训练和科学计算。  

游戏与 AI：RTX 4090、RTX 3090 Ti 和 RTX 3080 Ti 提供极高的性能，适合高端用户。  

性价比：RTX 3060 Ti 和 RTX 3060 是预算有限用户的最佳选择，性能足够应对大多数任务。 

物尽其用 ：可以看到专业级显卡针对双精度优化，消费级显卡针对半精度、单精度优化，以4090为例在单精度fp32及半精度fp16运算中速度远快于专业卡H100等。因此在一些量化模型中，如果显存够用，4090性能甚至强于单卡H100。