第一部分：基礎作用與渲染流程
本節旨在建立顯示卡「是什麼」與「如何運作」的基礎認知。我們將定義其現代角色，並解構其核心流程：將三維世界渲染為二維影像。
從圖形加速到平行運算
GPU 最初是為加速 2D/3D 圖形渲染而生，旨在將繪圖任務從 CPU 卸載。然而，其擁有數千個簡單核心的架構，使其天然適合「單指令多數據流」(SIMD) 任務。這種大規模平行處理能力，最終使其演變為通用圖形處理器 (GPGPU)，成為 AI、科學運算和內容創作等領域不可或缺的運算引擎。
整合式 vs. 獨立式顯示卡
| 特性 | 整合式 (iGPU) | 獨立式 (dGPU) |
|---|---|---|
| 位置 | 內建於 CPU | 獨立擴充卡 |
| 記憶體 | 共享系統 RAM | 專用 VRAM |
| 效能 | 較低 | 極高 |
| 用途 | 文書, 影片 | 遊戲, 創作, AI |
渲染管線解析
點擊下方流程中的任一步驟，以了解其詳細功能。
幾何階段
定義場景形狀
光柵化
從形狀到像素
像素處理
為影像上色
輸出合併
組裝最終畫面
請選擇一個階段
此流程將抽象的 3D 場景數據，轉換為螢幕上顯示的 2D 像素陣列。它如同一條工廠流水線，數據依序通過多個處理站點，最終產出成品。
第二部分：物理結構與散熱管理
本節將從抽象流程轉向具體硬體，剖析顯示卡的物理元件，並探討維持其高效能運作的關鍵挑戰——散熱設計。
外部架構一覽
- 外殼與風扇: 保護內部 PCB，並引導氣流。軸流式風扇將空氣吹向散熱器，渦輪式則將熱氣直接排出機殼。
- 視訊輸出介面: 主要為 HDMI 和 DisplayPort，用於連接顯示器，傳輸高解析度、高更新率的數位訊號。
- 供電接口: 由於功耗超過 PCIe 插槽提供的 75W，需透過 6/8-pin 或最新的 12VHPWR 接口從電源供應器獲取額外電力。
內部 PCB 核心元件
- GPU 晶片: 顯示卡的心臟，執行所有圖形與平行運算。
- 視訊記憶體 (VRAM): GPU 的專用高速工作記憶體，儲存紋理、幀緩衝區等即時資料。
- 供電模組 (VRM): 將 12V 電壓精確轉換為 GPU 和 VRAM 所需的低電壓，其品質決定了供電穩定性和超頻潛力。
散熱系統運作原理
將滑鼠懸停在左側的元件上，於右側查看其詳細說明。
高效能 GPU 是電腦內最大的熱源之一，精良的散熱系統是發揮其全部效能的基礎。
第三部分：GPU 微架構與效能評估
本節將深入 GPU 晶片內部，剖析其基礎模組，定義關鍵效能指標，並將其與 CPU 架構進行直接比較。
核心建構模組
現代 GPU 由眾多獨立的處理模組陣列構成。NVIDIA 稱之為「串流多處理器」(SM)，AMD 則稱為「運算單元」(CU)。每個 SM/CU 內部都包含：
- 通用運算核心: (CUDA Cores / Stream Processors) 執行絕大多數浮點與整數運算。
- 光線追蹤核心: (RT Cores / Ray Accelerators) 專用硬體，加速光線與三角形的求交測試，實現即時光追。
- AI 運算核心: (Tensor Cores / AI Accelerators) 專用硬體，優化矩陣運算，為 DLSS 等 AI 技術提供算力基礎。
架構對決：GPU vs. CPU
CPU 如同「星級主廚」，核心少但功能強大，專為低延遲、循序執行複雜任務而設計。GPU 則像「助理大軍」，核心多但功能簡單，專為高吞吐量、大規模平行處理相同任務而優化。
關鍵效能指標
TFLOPs
每秒萬億次浮點運算
衡量傳統圖形渲染與科學計算能力，主要針對 FP32 等浮點數運算。
TOPS
每秒萬億次操作
衡量 AI 推論效能，主要針對 INT8 等低精度或整數運算。
注意: 原始算力並非全部。記憶體頻寬 (數據傳輸速率) 和 VRAM 容量 (數據儲存空間) 同樣是決定真實世界效能的關鍵瓶頸。
第四部分：市場生態與消費指南
本節將視角從技術轉向產業，分析市場結構，並將所有資訊整合為一套實用的消費選購指南。
產業格局：設計商 vs. 製造商
晶片設計商 (NVIDIA, AMD)
產業的「架構師」，設計 GPU 核心晶片，定義其規格、功能與效能等級。
板卡製造商 (華碩, 微星等)
向設計商採購晶片，自行設計 PCB、供電模組 (VRM) 和散熱方案，製造並銷售最終的顯示卡產品。
公版 (Reference / Founders Edition)
由 NVIDIA/AMD 親自設計，作為效能和價格的基準。通常用料精良、設計獨特，但散熱和供電方案相對保守，以確保絕對穩定。
選購指南
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