英伟达显卡参数可通过系统工具、显卡制造商软件或第三方软件查看，关键参数包括算力、显存、显存带宽和位宽、功耗、卡间互联速率，直接影响显卡性能与适用场景。
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显示芯片与架构： 显示芯片是显卡核心，负责数据处理与图形渲染，常见品牌如NVIDIA的Ampere（安培）、Hopper（霍珀）等架构，架构越新通常性能越强，例如H100基于Hopper架构，FP16算力高达989TFLOPS，远超上一代A100的19.5TFLOPS。
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CUDA核心与Tensor核： CUDA核心数量决定显卡并行计算能力，高端显卡如RTX 5090拥有21760个核心；Tensor核专为AI矩阵运算优化，H100的Tensor核FP16性能达1978.9TFLOPS，显著加速深度学习任务。
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显存容量与带宽： 显存大小影响多任务处理能力，例如H100提供80GB HBM3显存，带宽高达3.35TB/s，确保大模型训练流畅；显存带宽=位宽×频率，位宽越大（如5120-bit）数据传输效率越高。
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算力指标与精度： 关注FP64（双精度）、FP32（单精度）、FP16（半精度）等算力，FP16常用于AI训练。H100的FP16 Tensor Core算力达989TFLOPS，适合高并发计算场景，但普通用户需根据需求选择单/双精度。
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功耗与散热设计： 高端卡功耗较高，如H100设计功耗700W，需匹配1000W电源并加强机箱散热，选配时需兼顾电源稳定性与散热方案。
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NVLink与多卡互联： NVLink技术提升多卡协同效率，H100的NVLink 5.0带宽达900GB/s，远超PCIe 5.0的128GB/s，适合集群训练，但需主板支持对应接口。
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芯片规格对比： 晶体管数量、芯片面积和工艺节点直接影响性能，H100的800亿晶体管（TSMC N4工艺）比A100的542亿晶体管（TSMC N7工艺）更先进，发热量与功耗更低。
选购英伟达显卡需综合算力需求、预算与散热条件，游戏用户优先FP32性能，AI训练用户聚焦Tensor核与显存带宽，高端场景需兼顾NVLink多卡互联。确认参数后，可搭配对应电源与散热器实现稳定运行。