显卡的电容伏数的数值不同有影响吗？
可以肯定地说有影响。
1、如果该电容在显卡线路版上相对来说作用较为关键的话，可能会造成显卡不能工作，或显示有问题等现象。
2、如果该电容在显卡线路板上相对来说作用较小的话，可能暂时不会有问题，但时间长了可能会造成显卡不工作。如线路滤波电容，是用来放大传输信号或电流信号的，如果掉了就会减弱该环节的信号传输但还可以工作。
3、线路版上的每一个元器件都有其作用，只不过有的作用大些有的小些，所以对显卡多少都会有些影响，但不知是影响那方面，如果有条件的话就找个相同的电容焊接上就可以了。
英伟达显卡数据怎么看？
按 Win + R 组合键，打开运行，并输入：cmd 命令，确定或回车，可以快速打开命令提示符；
管理员命令提示符窗口中，输入并回车执行以下命令：cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation
执行 nvidia-***i 命令，即可查看显卡的整体信息；
怎样用显卡进行程序计算？
gpu跑的是对应的gpu指令，并不是什么语言，cpu也一样。
所有语言一样是要被编译成对应平台的机器指令。或者用解析器执行时转换成机器指令。python做深度学习，要做gpu加速，底层还是要通过编译器转换成gpu指令。所用的工具一般是CUDA,Opencl,DirectCompute.
使用CUDA就是把C/C++代码编译成GPU的指令。再配合其他API调用代码，只能用在Nvidia的GPU。
OpenCL跟DirectCompute是不分显卡的。只要显卡硬件支持通用计算，实现了该驱动。CL的kernel是一种类C的语言。最终会被编译成GPU指令。至于C++ J***a也可以做的，也只是调用编译好的Kernel。往里面拷贝数据，穿参数。让GPU计算完后，CPU再取回数据。
GPU计算一般是面向大型的统一的数据，所谓统一就是数据类型都是一样的。就是固定类型，大小的数组。因为是SIMD/SIMT，适合做简单的计算。对每个数据单元的处理是一样的，不适合有复杂条件跳转的逻辑。所以GPU加速使用场景比较有限。
另外的SIMD指令加速，对于小型的数据，可以优先考虑。因为GPU加速，可能需要内存拷贝，使用开销相对较大。用SIMD的话，直接就是用CPU的特殊指令MMX SSE ***X加速。J***a应该会有对应的包，C++用Intrinsic头。
gtx越高越好吗？
对于GTX系列显卡来说，较高的型号通常意味着更强大的性能。然而，是否足够高级取决于您的使用需求和预算。
如果您需要进行高负载的游戏、渲染或机器学习等任务，那么较高级的GTX显卡可能更适合您。但对于一般的办公和***用途，中低端的GTX显卡也足够满足要求。最新的GTX显卡版本可能提供更多的功能和性能改进，但请根据自己的需求权衡价格和性能差异。
furmark怎么看显卡功耗？
可以根据显卡上的供电接口来判断其功耗。比如GTX660Ti自称功耗190W，但显卡自带了一个8pin（150W）和一个6pin（75W）的供电口，加上pci-e的150W，其总供电达到了375W，根据不同的供电，显卡的最高功耗在300～375W之间，挑选电源的时候最低也要满足这个功耗才行。
FurMark 是oZone3D开发的一款OpenGL基准测试工具，通过皮毛渲染算法来衡量显卡的性能，同时还能借此考验显卡的稳定性。提供了多种测试选项，比如全屏/窗口显示模式、九种预定分辨率(也可以自定义)、基于时间或帧的测试形式、多种多重***样反锯齿 (MSAA)、竞赛模式等等，并且支持[_a***_]简体中文在内的五种语言。
