显卡（GPU）是计算机中至关重要的硬件之一，特别是在进行图形处理、深度学习和高性能计算时，了解GPU的参数和性能指标显得尤为重要。不同于传统的中央处理器（CPU），GPU专门设计用于高并发的计算任务，因此其性能参数相较于CPU有着独特的侧重。用户在选择和评估GPU的时候，常常会面临许多专业术语和复杂的参数数据，理解这些内容将帮助用户做出更为明智的采购决策。
GPU的核心频率（Core Clock）是一个重要指标，它指的是GPU核心运行的速度，单位为MHz或GHz。更高的核心频率通常意味着更高的运算能力，但并不是唯一的决定因素。显存（VRAM）的大小和类型同样不可忽视，显存的规模和速度会直接影响游戏和应用程序的性能表现，尤其是在处理高分辨率图像或进行大规模数据计算时。
CUDA核心数量和流处理器数量也是评价GPU性能的重要参数。更多的CUDA核心一般意味着更强的并行处理能力，从而加快复杂计算的速度。GPU的带宽（Memory Bandwidth）也是一个重要的指标，它影响数据在GPU和显存之间传输的速率，高带宽可以降低数据读取的瓶颈，使得计算过程更加流畅。
热设计功耗（TDP）同样是一个值得关注的方面，尽管它并不是直接影响性能的指标，但却与GPU的散热设计和电源需求息息相关。功耗过高可能导致系统不稳定或过热，因此选择适合的TDP范围可以确保系统的长期稳定运作。
GPU的技术架构、支持的API（如DirectX或OpenGL）和驱动程序的优化程度也是影响实际使用性能的关键因素。这些软硬件的配合关系到GPU在不同应用场景下的表现。综合分析这些参数和指标，将有助于用户更好地理解GPU的真实性能，并选择最符合其需求的产品。