台式机深度学习显卡选哪款

具体选择需结合实际需求而定。两款显卡均为16GB显存，基础运行深度学习任务均无压力，但性能差距显著：以3DMark Time Spy基准测试为例，RTX 4070 Ti Super得分约24000，而RTX 4060 Ti仅约13000，后者实际训练与推理速度明显偏慢。尤其在显存带宽方面，4060 Ti仅为288 GB/s，远低于4070 Ti Super的672 GB/s，在处理大模型、高分辨率图像或批量数据时，带宽瓶颈会进一步拖累整体效率。
若预算相对宽裕（整机控制在1万元以内），且对训练速度、项目迭代效率有较高要求，建议优先考虑RTX 4070 Ti Super；CPU可适当优化成本，例如搭配近期性价比较高的i5-12600K等型号，兼顾性能与投入。但若主要用于入门学习、课程实践或个人兴趣探索，RTX 4060 Ti已足够支撑多数教学级和中小型实验任务；甚至二手RTX 2080 Ti（22GB显存）也可作为过渡之选——虽驱动兼容性与软件生态稍逊，但显存容量优势明显，适合资源有限者量力尝试。长远来看，能力提升后亦可灵活转向更高阶硬件或云端算力平台。