游戏行业正不断拓展新需求，游戏开发团队不仅在传统业务上精益求精，还在探索新的工作流，以应对高品质游戏制作和快速迭代的AI游戏。这必然涉及到生产力工具GPU的升级，而团队都希望通过高性价比的方案来支持多样化的应用场景和工作流。
然而，当前GPU架构正快速迭代，AI工具和VR/AR工具层出不穷，这给游戏开发团队在进行GPU采购（这是一个中长期的投资）时带来了挑战和压力。我们特地根据不同任务需求，整理了一些GPU选型的关键要素和项目测试数据，供大家参考。
1、3D图形类任务
此类任务涉及建模、材质、灯光、动画、特效和渲染等。其中，渲染通常是性能要求最高的部分，我们可以根据开发项目中的中大型场景渲染需求，初步确定显卡选型的范围。值得注意的是，很多3D软件并不支持多GPU渲染，因此单张显卡的能力尤为重要。
【需要特别关注的显卡参数】
显存容量：
较大的显存可以支持更复杂和更大规模的场景，显存容量太小则会导致建模操作不畅、渲染错误等情况。根据测试情况来看，显存20GB可以支持中型场景4K分辨率的渲染，如果是复杂场景8K、16K分辨率，则需要显存32GB以上。
GPU架构、CUDA核心与RT核心：
目前大多数团队采用的是NVIDIA Ampere架构和NVIDIA Ada Lovelace架构的NVIDIA RTX™ GPU。NVIDIA Ada架构相较于NVIDIA Ampere架构是一代更新的架构，性能更为强大。CUDA核心数影响并行计算能力，而RT核心则专用于加速光线追踪，没有RT核心就不支持光线追踪。
是否CUDA核心数和RT核心数越多，性能就越高？
需要强调的是，不同GPU架构采用的是不同时代的核心，新一代的核心性能较上一代更强。如果在同一架构下，CUDA核心和RT核心数越多，显卡性能则越高。但不同架构的显卡不能直接比较。
因此，建议采用最新的Ada架构NVIDIA RTX GPU进行图形渲染，以便后期扩展。
图形API：
NVIDIA RTX专业显卡与消费级显卡使用不同的驱动程序，NVIDIA RTX专业显卡的企业版驱动程序对OpenGL优化更好，这对于团队来说也是必须要考量的因素之一。如果团队需要执行复杂的3D模型和高精度3D场景任务、VR/AR沉浸式体验场景，对效率与稳定性要求高的情况下，专业显卡的任务承担能力显然更多。
显卡选型渲染测试：
有条件的情况下，建议在购买前进行项目测试，以匹配项目中可能遇到的一些特殊需求。我们测试了市场上常用的NVIDIA RTX专业显卡在一些中大型场景方面的跑分和渲染表现，并将Ada架构与Ampere架构的显卡进行了对比，测试结果供大家参考：
适配于复杂场景的显卡对比：
显卡型号和参数：
*显卡图片来源于NVIDIA
NVIDIA RTX A6000显卡是NVIDIA RTX系列Ampere架构中的“卡皇”，被广泛熟知。虽然该型号已停产，但测试结果显示，NVIDIA RTX 5000 Ada基于Ada架构的优势，图形性能和AI性能均超过了NVIDIA RTX A6000。
测试数据-跑分对比：
测试数据-渲染能力对比：
适配于中型场景的显卡对比：
显卡型号和参数：
*显卡图片来源于NVIDIA
20GB显存可以满足日常中型场景的需求，同时我们的测试显示，NVIDIA RTX 4000 Ada相较于NVIDIA RTX A4500显卡，性能有所提升，并且单插槽卡的优势非常大，有助于后期扩容，性价比更高。
测试数据-跑分对比：
测试数据-渲染能力对比：
2、AI类任务
AI任务通常涉及使用AIGC工具辅助生成角色、道具、场景等，同时训练自有模型和开发数字人等交互式体验，团队通常倾向于本地化部署模式，模型训练对算力性能要求较高。
AI任务测试参考：
扩散模型训练与推理：对于AIGC生成任务，多数团队采用ComfyUI来搭建工作流。以Flux模型训练为例，Flux.1 dev的Lora训练中，在512*512分辨率，bs为6时，学习率0.00005，步数为3000时，显存占用已达29-30GB。而在FP16训练中，相同参数下，显存占用约35-38GB。模型推理需要的GPU显存建议以16GB起步，否则随着模型的迭代和AIGC需求的增长，可能无法支撑未来较大规模任务。
数字人开发：数字人交互体验所涉及的工具链较为复杂。接入大语言模型做简单问答是普遍需求，以接入DeepSeek为例，简单对话场景的推理可选择7B、14B模型，建议显存30GB及以上；32B模型推理则需要约96GB显存来保证推理效率。如果涉及3D数字人制作，以使用过的NVIDIA Omniverse Audio2Face为例，在保证数字人运行流畅的情况下，需要24GB显存以上的显卡，才能达到FPS在30帧以上。
显卡选型攻略：
就单卡来说，更高的显存意味着可以承载更大规模的模型，对于AIGC任务来说，在生成速度、分辨率、反应速度和生成质量上更具优势。此外，Tensor Core和单精度浮点运算性能也可作为评估显卡AI能力的指标。
在单卡无法承载任务或需要多卡加速任务时，需要插入多卡进行计算，此时卡间通信和功耗问题不能忽视。AI工作站搭载NVIDIA RTX专业显卡的方案具备P2P能力，通信效率更高，并且专业显卡功耗更低，能适配更多机型。
综合之前的测试情况，AI类任务建议选择的专业显卡型号如下：
建议根据单卡能力、多卡运行能力、成本和效率、扩展性来综合评估最终方案，并在购置前尽量提前进行测试。
3、总结建议
如果开发任务涉及高精度、大规模AI训练推理需求，可以选择高性价比的“多面手”显卡，如NVIDIA RTX 5000 Ada，能够更好地支持各种任务。
对于中小型开发项目，精度和AI需求不高，推荐前期采用NVIDIA RTX 4000 Ada这种单插槽显卡，成本可控且稳定性高，既能满足日常开发需求，又容易在后期扩展。
篇幅有限，具体测试数据及更多咨询规划问题，均可点击下方链接获取。
文章总结
综上所述，游戏开发团队在选择GPU时需要综合考虑显存容量、架构、CUDA核心、RT核心以及图形API等因素，并根据不同任务需求进行测试和评估。NVIDIA RTX 5000 Ada和NVIDIA RTX 4000 Ada分别适用于大规模AI任务和中小型开发项目，能够在不同应用场景中发挥出色性能。