Downcodes小編帶你了解顯示卡、圖形卡和計算卡的差別！這三種卡雖然名字相似，但功能和用途卻大不相同。本文將深入淺出地講解它們的概念、分類、特點以及選購建議，幫助你更好地理解這三種重要的電腦硬體設備，並根據自身需求做出明智的選擇。無論是遊戲玩家、專業設計師，或是從事科學計算研究的學者，都能從本文中找到有價值的資訊。
顯示卡（Graphics Card）、圖形卡（Graphic Card）、和計算卡（Compute Card）在概念上具有一定的區分，但實際上顯卡和圖形卡在多數情況下被視為同一類型的硬件，主要負責處理並輸出電腦產生的圖形和視訊至顯示器。計算卡是專為高效數據計算而設計的硬件，主要應用於科學計算、大數據處理、深度學習等領域。最明顯的區別在於計算卡通常缺乏視訊輸出接口，這是因為計算卡更注重於運算能力而非圖形輸出。
其中，計算卡的設計和應用是分離顯示卡和計算卡最關鍵的因素。計算卡通常配備大量的平行處理核心，這使其在進行大規模並行計算時效率極高。例如，NVIDIA的Tesla系列、AMD的Radeon Instinct系列都是專為加速運算而設計的計算卡。它們在人工智慧、機器學習等領域的應用愈加廣泛，其優勢在於能夠處理複雜的演算法和巨量的資料集，相較於傳統CPU，計算卡在這些領域的效能可以提升數十甚至數百倍。
顯示卡或圖形卡主要可分為整合顯示卡和獨立顯示卡兩大類。整合顯示卡是整合在主機板或CPU中的，它們佔用系統記憶體作為圖形處理的緩存，適合基本的圖形處理需求。而獨立顯示卡擁有自身的圖形處理單元(GPU)和專用顯存，能提供更高的圖形處理能力，滿足專業圖形設計、高畫質視訊播放和大型遊戲的需求。
獨立顯示卡擁有自己的處理器（GPU）和獨立的顯存，這使其在處理圖形和視訊內容時效能更加強大。 Gaming顯示卡和專業圖形設計顯示卡是獨立顯示卡的兩個主要分類，前者適用於遊戲玩家，後者則針對專業的圖形設計師和影片編輯者。獨立顯示卡的顯存通常採用GDDR5或更高階的GDDR6X等高速顯存技術，確保了資料傳輸的高效率。
整合式顯示卡由CPU或主機板晶片組提供圖形處理能力，不擁有獨立的顯存，而是共享系統記憶體。它們的優點是成本低廉，功耗較低，足以應付日常的圖形處理需求，例如網頁瀏覽、簡單的影片播放和輕量級圖形設計工作。然而，在處理高畫質影片編輯或3D遊戲時，整合顯示卡的效能可能不足。
計算卡設計用於專門處理大量的平行運算任務，不僅在傳統的科學運算領域中有廣泛應用，也逐步成為深度學習和人工智慧領域不可或缺的工具。計算卡通常不具備圖形輸出功能，因其主要用於計算而非圖形渲染。
計算卡擁有高度平行的運算架構，這是其最大的特點之一。 NVIDIA、AMD等廠商生產的運算卡，內建成千上萬個處理核心，可以同時處理大量資料。這種高度並行的處理能力，使得計算卡在處理複雜的資料演算法時，能夠顯著提高效率和計算速度。
計算卡在眾多領域中發揮關鍵作用，尤其是在需要大量資料計算和分析的場合。例如深度學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、大數據分析、生物資訊學等領域，計算卡的使用大大提高了處理速度和效率。特別是在深度學習和AI訓練中，計算卡能夠大幅縮短模型訓練的時間，使得研究和產品開發週期大大縮短。
在選擇顯示卡、圖形卡或計算卡時，首先需要先明確自己的具體需求。如果是追求高效能遊戲體驗或從事專業圖形和視訊處理工作，應選擇性能更強的獨立顯示卡。對於日常的輕量級圖形處理則可以考慮整合式顯示卡，以節省成本和電力消耗。而專門從事深度學習、科學計算等領域的用戶，則應優先考慮性能卓越的計算卡。
在選擇時，也應考慮性能與成本的平衡。對於預算有限的用戶，整合式顯示卡或入門級獨立顯示卡可能是較為理想的選擇。而對於追求極致效能的專業使用者或研究機構，則應投資於高階的獨立顯示卡或專業運算卡，以獲得更高的工作效率和更好的處理效果。
選購時還需注意顯示卡與主機板的相容性，以及系統的擴充能力。確保所選顯示卡或計算卡能夠與現有系統相容，並留有足夠的擴展空間，以適應未來可能的升級需求。
總而言之，顯示卡、圖形卡和計算卡雖然有著不同的定位和特點，但它們都在各自的領域內發揮重要作用。明確自己的需求，並根據效能、成本和擴展性做出明智的選擇，是獲得最佳使用者體驗和工作效率的關鍵。
1. 顯示卡、圖形卡和計算卡有什麼差別？
顯示卡，圖形卡和計算卡雖然都是電腦硬體設備，但它們的功能和用途有所不同。
顯示卡（Graphics Card）主要用於處理電腦圖形和顯示輸出，它負責將電腦內部的處理結果轉換為影像，並將其發送到顯示器上顯示。顯示卡通常配備了一定的顯存，以便處理和渲染複雜的影像和影片內容。
圖形卡（GPU，Graphics Processing Unit）是顯示卡的核心元件，它是一種具有高度平行運算能力的晶片。圖形卡專門用於處理圖形運算任務，例如三維模型渲染、影像處理、深度學習等。與傳統的中央處理器（CPU）相比，圖形卡在處理圖形密集型任務時更有效率。
計算卡（Compute Card）是一種專門用於進行高效能運算的硬體設備。計算卡通常配備有強大的計算能力和大容量的內存，用於處理複雜的科學計算、數據分析、機器學習等任務。它和顯示卡相似，但在設計和最佳化上更注重計算效能和精確度。
2. 顯示卡和圖形卡的分類有哪些？
從功能和效能的角度來分類，顯示卡和圖形卡可以分為以下幾種類型：
整合式顯示卡：整合式顯示卡是整合在主機板上的顯示卡，它的效能相對較低，適合一般辦公室和簡單圖形處理任務。
離散顯示卡：離散顯示卡是一種獨立的顯示卡，它擁有獨立的顯存和處理器，效能較高，適合遊戲、影像處理等對圖形效能要求較高的任務。
基於GPU的圖形卡：這種類型的圖形卡使用了GPU作為核心元件，具有較高的平行運算能力，適合進行圖形渲染、影像處理、深度學習等任務。
專業圖形卡：專業圖形卡是一種高效能的圖形卡，專門用於工程設計、電腦輔助設計（CAD）、電腦輔助製造（CAM）等專業領域的圖形處理任務。
3. 計算卡的分類有哪些？
計算卡依照不同的架構和用途可以分為以下幾種類型：
通用運算卡：通用運算卡（GPGPU）是一種具有高度平行運算能力的硬體設備，它採用了GPU作為核心元件，用於進行科學運算、資料分析、機器學習等任務。
AI加速卡：AI加速卡是一種專門用於人工智慧運算的硬體設備，它配備了專用的AI晶片，用於進行深度學習、神經網路等複雜的人工智慧任務。
大規模平行運算卡：大規模平行運算卡（HPC）是一種專門用於高效能運算的硬體設備，它具備大量的運算核心和高速的記憶體頻寬，適用於進行科學運算和模擬等任務。
總而言之，顯示卡、圖形卡和計算卡在硬體設計和用途上有所不同，根據不同的需求和任務，選擇適合的卡片能夠提供更好的圖形處理或計算效能。
希望Downcodes小編的講解能幫助你更了解顯示卡、圖形卡和計算卡。如有任何疑問，歡迎在留言區留言！