随着 AI 深度学习、大数据分析与图形渲染需求的不断提升，NVIDIA 显卡产品体系也日趋丰富。本文将 NVIDIA 显卡按照用途与定位进行分类，并结合典型型号、适用场景与架构代号进行全面整理，供开发者、研究者和工程师参考。
📊 各类 NVIDIA 显卡分类一览表
🔢 类别🌐 主要系列🎯 应用场景💻 典型显卡型号📅 诞生时间消费级显卡RTX 系列（20/30/40）游戏、图形渲染、轻量级深度学习、AI 推理RTX 3090、RTX 40902018 年（RTX 20）数据中心显卡A 系列（原版）大规模深度学习训练、推理、高性能计算（HPC）A100、A10、A42020 年（Ampere）数据中心显卡（特供）A800、H800 系列针对中国市场的特供版显卡，调整性能以符合出口限制A800、H8002021 年（A800）高端数据中心显卡H 系列（原版）超大规模深度学习训练、推理、低精度计算（支持 FP8）H100、H2002022 年（Hopper）专业图形显卡L 系列数据可视化、AI 推理、工作站任务L40、L20、L42022 年（Ada）入门级数据中心显卡T 系列云推理服务、虚拟化工作站、轻量化 AI 推理任务T42018 年（Turing）
📌 说明与建议
A800/H800 系列：为应对出口管制，NVIDIA 推出针对中国市场的特别版本，适合需要合规部署算力集群的企业用户。
H100/H200 系列：目前业界主流的超大规模模型训练核心，广泛应用于 GPT、LLM、图像生成等场景。
L 系列专业卡：兼顾图形渲染与 AI 推理，适合科研人员与可视化工作站部署。
T4 入门卡：部署轻量级模型推理的主力军，性价比极高，广泛应用于边缘计算、在线服务等场景。
💡 结语
不同类别的 NVIDIA 显卡针对的算力需求与业务场景差异显著，开发者在选型时应结合预算、精度要求、部署环境等因素进行权衡。希望这份总结能为你的项目部署提供参考！