AI 熱潮席捲全球，從圖片生成、影片剪輯，到 AI 聊天機器人，越來越多使用者開始投入 AI 創作與開發。不論你是初學者想試玩 Stable Diffusion ，還是進階玩家準備訓練自己的 AI 模型，「顯示卡（GPU）」就是推動 AI 運算的關鍵配備。
一張適合的 GPU，能大幅縮短 AI 模型的訓練時間、加快推論速度，帶來更流暢的創作體驗。那麼，該怎麼挑選適合自己需求的顯示卡呢？本文將一步步帶你了解選購重點，幫助你買得安心、用得順心！
1. 為什麼 AI 運算需要 GPU？
在 AI 運算中，最常見的運算類型是 矩陣運算（Matrix Multiplication） 與 張量運算（Tensor Operations），這類運算需要同時處理大量數據，正好符合 GPU 擅長的 高度平行運算架構。
GPU 與 CPU 運算模式差異
| CPU | GPU | |
|---|---|---|
| 運算核心數量 | 少（通常 4~16 個高效能核心） | 多（數千個 CUDA 核心 / 流處理器） |
| 適合任務 | 單線程高頻運算、邏輯處理 | 大規模資料並行處理 |
| AI 表現 | 較慢 (可以靠 NPU 加速) | 極快，適合 AI 模型訓練/推論 |
簡單來說，CPU 像一名聰明的教授，能精細處理一件複雜的事情；GPU 像一座工廠，可以同時派出數千名工人同時做相同類型的簡單工作。AI 模型訓練正是屬於後者場景。。
2. AI 常用的計算類型
1. 神經網路訓練
AI 模型（如深度神經網路）在訓練過程中需要反覆進行權重更新，這涉及大量矩陣乘法與加法。
2. 推論階段
模型部署後，使用者每次發出請求（例如讓 Stable Diffusion 生成一張圖片、讓 ChatGPT 回答一段話），都需即時進行大量向量/張量運算。
實際效能差異（舉例）
| 任務 | CPU 計算時間 | GPU 計算時間 |
|---|---|---|
| Stable Diffusion 生成 1 張 512×512 圖片 | 3~5 分鐘 | 3~10 秒 |
| LLaMA 7B 模型推論每秒字數 | < 10 token/s | 40~150 token/s |
由此可見，AI 運算幾乎離不開 GPU，尤其當模型越來越大（例如 LLaMA 65B、GPT-4 級別模型）時，沒有強大的 GPU 根本跑不起來。
這也是為什麼近年NVIDIA、AMD等顯示卡廠商在 AI 領域發展火熱，Intel 也開始集成 NPU 到 CPU 中，各家雲端大廠（AWS、Google Cloud、Azure）紛紛擴充 GPU 算力，AI 用戶端市場同樣快速成長。
3. 挑選 GPU 前先搞懂自己的需求
購買 GPU 之前，先問問自己要用在哪些場景？
用途分類
- 影像生成：Stable Diffusion、MidJourney 等
- 自然語言處理：LLaMA、ChatGPT 本地部署
- 機器學習模型訓練：各式深度學習任務
- 科研計算、資料分析：數據探勘、大數據分析
預算範圍
- 萬元內 → 入門款
- 2~3 萬 → 主流款
- 5 萬以上 → 高階專業款
系統相容性
- PC → 選擇最多
- Mac → 需注意相容性（Apple 矽晶片機型建議外接 eGPU）
- Linux → 大多數 NVIDIA GPU 支援良好
4. 核心規格怎麼看？
很多人在選 GPU 時，第一眼看到的就是型號、VRAM 容量，但其實真正影響 AI 運算效能的，還有很多「核心規格」值得了解。以下簡單解析幾個重點：
CUDA 核心數 / Stream Processors → 平行運算能力
CUDA 核心（NVIDIA）或 Stream Processors（AMD）是 GPU 上的計算單元，數量越多，理論上 GPU 的平行運算能力就越強。
AI 運算通常需要同時處理成千上萬個小型計算任務，CUDA 核心數量多的 GPU 可以一次處理更多資料，大幅提升模型訓練與推論速度。
舉例：
- RTX 3060 → 約 3584 個 CUDA 核心
- RTX 4090 → 約 16384 個 CUDA 核心（約 4.5 倍差距）
顯示記憶體（VRAM）→ 裝得下越大模型，運算越快
VRAM 就像是 GPU 專用的「高速記憶體」，用來暫存運算中的資料。AI 模型越大，所需的 VRAM 越多，否則會出現「無法載入模型」或「嚴重降速」的狀況。
建議值參考：
- 影像生成 → 至少 12GB VRAM（如 RTX 3060 以上）
- LLaMA 7B → 至少 16~24GB VRAM
- LLaMA 30B / 65B → 24GB~48GB VRAM 甚至更高
VRAM 不足時常見現象：
- 生成圖片卡住 / 報錯
- LLM 模型無法完整載入，速度變慢且失敗率高
記憶體頻寬 → 數據傳輸快慢關鍵
GPU 記憶體頻寬（Memory Bandwidth）是指 VRAM 與 GPU 核心間數據傳輸的速度，頻寬越大，模型在訓練或推論過程中能更快處理大量資料，有效降低瓶頸。
常見例子：
- RTX 3060 → 約 360 GB/s
- RTX 4080 Super → 約 736 GB/s
- RTX 4090 → 約 1,008 GB/s
若頻寬太低，AI 運算易出現「GPU 忙不過來」現象。
FP16 / FP32 / Tensor Cores → AI 計算效能關鍵
在 AI 模型訓練與推論中，常見的數值精度有：
- FP32（單精度浮點數） → 精度高但速度慢
- FP16（半精度浮點數） → 精度較低但速度快，對大部分 AI 應用已足夠
Tensor Cores 是 NVIDIA 為 AI 特別設計的加速單元，能針對 FP16、BFLOAT16 等 AI 常用精度進行極速優化。
有 Tensor Cores 的 GPU，進行 AI 運算時效能可提升數倍以上。例如：
- RTX 3060 → 有基本 Tensor Cores
- RTX 4080 / 4090 → 擁有更高效、更先進的 Tensor Cores，能跑更大型 AI 模型或高效推論
小結論： 如果你的 GPU 具備 強大 Tensor Cores 支援 + 高 FP16 效能，AI 運算速度會有「體感差異」的大幅提升！
功耗與散熱 → 是否需要高階電源供應器？
高效能 GPU（特別是 RTX 4080、4090 等級）功耗可能超過 450W，需搭配高瓦數、穩定的電源供應器（建議 1000W 以上）。
同時，這些高階卡散熱需求高，機殼需有良好風道設計，避免 GPU 運作時過熱降速（thermal throttling）。
5. 不同等級 GPU 選購建議
入門款（平價體驗）
- NVIDIA RTX 3060 / 4060
- 適合初學者、輕量模型運算、影像生成練習
主流款（CP 值最佳）
- NVIDIA RTX 4070 / 4070 Ti / 4080 Super
- 適合中大型模型、多人共用開發、進階使用者
進階專業款
- NVIDIA RTX 4090/5090
- NVIDIA A6000 / L40 / H100（資料中心級，企業用）
- 適合重度 AI 研究、大規模訓練、企業專案
其他選購注意事項
- 驅動程式支援與生態系統：NVIDIA CUDA 生態完整，AMD 支援 AI 生態仍有限
- 軟體框架相容性：確認所用框架是否支援該 GPU（PyTorch、TensorFlow、Stable Diffusion WebUI）
- 二手 GPU 市場風險：礦卡易過度老化，購買需謹慎確認來源與保固
6. 總結與選購建議
選購 AI 運算用 GPU，關鍵在於明確需求與合理預算。若以 影像生成 為主，建議至少選擇 16GB VRAM 以上的顯示卡，這樣當你想要繪製細節比較多、尺寸比較大的圖片時，就不會遇到記憶體不足而中斷的狀況，如 RTX 4060 / 5060，能滿足大部分入門應用需求。
若希望在本機部署 LLM，則建議選用 12GB VRAM 等級的顯卡，可以運行參數量比較大的語言模型，可以取得更高品質的回應內容和回應速度 (不知道記憶體要多大？ 可以參考這篇文章介紹的工具)。
若你預算充裕，且希望打造一台長期可用、具備最強 AI 運算效能的工作站，RTX 5090 是目前桌機等級 GPU 的天花板。它有第五代 Tensor Cores、高達 32GB GDDR7 VRAM 以及驚人的 AI 運算能力，不論是 LLM 多卡推論、Stable Diffusion XL 以上超高畫質生成，或是自訂大型模型訓練專案，都能輕鬆勝任。
當然，若是企業等級需求，仍可考慮 NVIDIA A6000、L40、H100 等資料中心級 GPU，但對一般個人或中小團隊來說，5090 已能滿足大多數 AI 工作負載。
