1、RTX 4090：作为NVIDIA消费级显卡中的旗舰产品，RTX 4090搭载了16384个CUDA核心和24GB的GDDR6X显存，基于Ada Lovelace架构，这款显卡在游戏、3D渲染、VR应用以及重度3D渲染任务中表现出色，是追求极致性能玩家的首选。

2、RTX 4080：RTX 4080拥有9728个CUDA核心和16GB的GDDR6X显存，同样基于Ada Lovelace架构，虽然性能略逊于RTX 4090，但RTX 4080在高性能游戏和AI加速方面仍然表现出色，适合需要流畅游戏体验但预算有限的用户。

3、RTX 4070 Ti：RTX 4070 Ti配备了7680个CUDA核心和12GB的GDDR6X显存，基于Ada Lovelace架构，这款显卡在1440p游戏和创意工作中表现优异，同时价格相对亲民，是性价比较高的选择。

4、RTX 3070：RTX 3070搭载了5888个CUDA核心和8GB的GDDR6显存，基于Ampere架构，作为主流游戏显卡，RTX 3070在高帧率电竞和主流游戏中表现出色，适合预算有限的游戏玩家。

5、RTX 3060 Ti：RTX 3060 Ti配备了4864个CUDA核心和8GB的GDDR6显存，同样基于Ampere架构，这款显卡在中高端游戏和图形设计中表现良好，但相比RTX 3070，其性能略有不足。

二、专业级显卡性能排名

1、RTX A6000：RTX A6000是NVIDIA专业级显卡中的顶尖产品，拥有10752个CUDA核心和48GB的GDDR6显存，基于Ampere架构，这款显卡非常适合大规模AI训练、3D渲染和视频编辑等专业应用场景。

2、RTX A5000：RTX A5000配备了8192个CUDA核心和24GB的GDDR6显存，基于Ampere架构，虽然性能略逊于RTX A6000，但RTX A5000在大数据处理、机器学习等领域仍然表现出色，广泛应用于工程设计和大数据分析领域。

3、Quadro RTX 8000：Quadro RTX 8000拥有4608个CUDA核心和48GB的GDDR6显存，基于Turing架构，这款显卡专为高级CAD、科学计算等专业应用设计，提供了强大的计算能力和图形处理能力。

4、Quadro RTX 6000：Quadro RTX 6000配备了24GB的GDDR6显存和4608个CUDA核心，同样基于Turing架构，虽然性能不如Quadro RTX 8000，但Quadro RTX 6000在图像和视频编辑、3D建模等领域仍然具有广泛的应用价值。

5、Quadro RTX 4000：Quadro RTX 4000搭载了2304个CUDA核心和16GB的GDDR6显存，基于Turing架构，这款显卡适用于轻量级设计和动画制作等专业应用，是入门级专业用户的不错选择。

三、面向AI和机器学习的显卡性能排名

1、NVIDIA H100：NVIDIA H100是NVIDIA面向AI和机器学习领域的最新且最强的产品，拥有16896个CUDA核心和80GB的HBM3显存，基于Hopper架构，H100专为大规模深度学习和AI模型训练设计，提供了卓越的计算性能。

2、NVIDIA A100：NVIDIA A100配备了6912个CUDA核心和40GB的HBM2显存，基于Ampere架构，作为数据中心的主力GPU，A100广泛应用于AI推理和机器学习任务中，是当前市场上最受欢迎的AI加速卡之一。

3、NVIDIA V100：NVIDIA V100拥有5120个CUDA核心和32GB的HBM2显存，基于Volta架构，虽然是一款较老的产品，但V100在神经网络训练和科学计算等领域仍然具有一定的竞争力。

4、Tesla T4：Tesla T4搭载了2560个CUDA核心和16GB的GDDR6显存，基于Turing架构，这款显卡主要用于轻量级AI推理、云推理等场景，是入门级AI应用的理想选择。

5、Tesla P100：Tesla P100配备了3584个CUDA核心和16GB的HBM2显存，基于Pascal架构，虽然性能不如新一代产品，但P100在数据中心加速、机器学习推理等方面仍然具有一定的应用价值。

无论是消费级、专业级还是面向AI和机器学习的显卡，NVIDIA都提供了丰富的产品线以满足不同用户的需求，从高端到入门级，每款显卡都有其独特的优势和适用场景，在选择显卡时，用户应根据自己的实际需求和预算进行权衡和选择。