NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB：这款显卡的12GB大显存非常适合AI绘图需求，尽管其性能可能不及更高端的显卡如RTX 3060 Ti或RTX 3070，但大显存对于处理高分辨率图像和大型模型非常有用。
NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB：这款显卡是目前主流的AI绘图显卡之一，16GB的大显存使其成为中端价位的优选。与其他同价位的显卡相比，它提供了更多的显存和更好的性能。
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER：这款显卡升级了16GB的显存，为AI用户提供了更多的选择。在5000~7000元的价格区间内，它填补了之前16GB显存显卡的空缺。
NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER和4090D：这两款显卡是高端选择，对于需要极高性能和效率的生产力用户来说，它们是非常好的选择。然而，对于普通用户来说，这些显卡可能过于昂贵，并且可能超出了实际需求。
AI生成图片需要大量的计算资源来进行图像处理和合成，因此需要重点关注显卡的显存大小。Stable Diffusion官方的最低标准是2GB显存空间，但在实测中发现生成的图片即使设置成默认分辨率（512×512），占用的显存也高达4~5GB；设置成最高分辨率（2048×2048）时，显存占用更是达到8GB。因此，在同时运行多软件的情况下，想要确保运行流畅，显存尽量超过8GB。而在赞奇云工作站（显存16GB）的整个测试过程中，图片生成的过程都很顺利。使用默认分辨率时，一张图片生成时间不超过3秒钟，大大提高图片优化迭代的效率。
赞奇云工作站是赞奇科技与华为云联合共创，基于公有云的SAAS产品，所有机型均配备NVIDIA专业级显卡，具有高达153.4 TFLOPS的Tensor Performance参数性能，对深度学习中的计算性能和效率有着更高的支持度，更有能力处理AI任务。同时，赞奇云工作站（www.zanqicloud.com）还能整合打通设计者前端生态应用和设计业务全流程，全面调用云计算资源运用于AI（人工智能）的应用场景。高性能算力机器按需使用，灵活租赁，稳定性强。基于域控的安全策略，还可以免受病毒攻击，并且提供自动多副本可靠性机制。
在AI绘画的领域里，P102、P104和P106各自展现出了独特的优缺点，尤其是在技术挑战和性价比上。让我们逐一探讨。
这款不到300元的P102，源自GP102核心，虽非GTX 1080的核心，却在AI创作中表现出不俗实力。10GB显存虽稍显紧张，但10秒内处理512*512大图尚可胜任。然而，由于最高运行在PCIe 4.1 x1.1，其游戏性能仅相当于P106。在无核显的5700x+x570平台上，配合RX 580，鲁大师跑分约30万，功耗控制在270W左右。但如果你是游戏狂热者，可能需要考虑其他选择。
以120元的价格拿下P104-100，它的8GB显存让人印象深刻。尽管市面上有争议，但技嘉官网确认它是基于GTX 1080核心的。尽管供电接口为8pin，但受制于PCIe 1.1 x4，性能可能受限。在E5-2696V3+X99平台上，搭配RX 590，鲁大师跑分约为27万。对于AI创作，它提供了不错的潜在性能。
影驰P106-100以90元的价格极具吸引力，得益于6pin供电和PCIe 1.1 x16总线，接近GTX 1060八成性能。在二奶机平台上，搭配RX 590，鲁大师跑分约20万，对于AI工作负载来说，它提供了良好的性价比。
老黄的策略引发了一场技术与市场的博弈。矿卡通过屏蔽显示输出和DirectX性能，专为挖矿而生。但通过新版Win10的双显卡支持，以及魔改驱动，AI创作得以利用这些非传统显卡。然而，性能的牺牲在一定程度上降低了它们在正常应用中的吸引力。
在3DMark TimeSpy测试中，P102-100得分为6353分，是GTX 1080 Ti的约三分之二；P104-100得分为5065分，接近GTX 1080的三分之二；而P106-100虽然只支持PCIe 1.1 x16，但跑分与GTX 1060相差无几，说明它在AI创作中的效能不容小觑。
当你考虑投入资源训练AI时，P102和P104提供了性价比，而P106则在性价比与性能之间找到了平衡。具体选择应根据你的需求和预算，权衡显存大小、性能瓶颈以及是否支持你的特定应用。
AI绘画的世界充满了无限可能，但每张卡都有其适用的场景。通过深入理解这些卡的特性，你将能更明智地做出决定。