工程师在选择显卡时，应根据具体需求和预算来决定。以下是几种常见的选择建议：

游戏开发

NVIDIA GeForce RTX 30系列：搭载强大的光线追踪技术和人工智能加速器，适用于深度学习和机器学习等高性能计算任务。最新的RTX 30系列显卡在机器学习和深度学习方面表现尤为出色。

AMD Radeon RX 6000系列：具备出色的性能和能效比，适用于图形渲染和游戏开发等任务。

图形设计

NVIDIA Quadro系列：专为专业工作站设计，具有更高的计算性能和更多的显存，适用于处理大型复杂的图形任务。

AMD Radeon Pro系列：专为专业工作站设计，适合专业领域的编程人员。

深度学习与机器学习

NVIDIA GeForce RTX 30系列：强大的计算能力和图形处理能力，支持最新的图形技术，提供稳定的计算性能。

AMD Radeon RX 6000系列：出色的性能和价格比，可以满足大部分编程需求。

一般编程与办公

Intel集成显卡：功耗低、价格便宜，适合轻量级编程工作。

预算有限

NVIDIA GeForce GTX 1060 6G版或 AMD Radeon RX 480：性价比较高，适合早期学习阶段或预算有限的情况。

建议

明确需求：首先明确你的具体需求，是进行游戏开发、图形设计、深度学习还是一般编程。

预算：根据你的预算选择合适的显卡，高端显卡性能更强，但价格也更高。

兼容性：确保所选显卡与你的电脑和其他设备兼容，并安装最新的驱动程序。

性能参数：关注显卡的核心数量、显存大小、显存带宽、CUDA核心数等性能参数，这些都会直接影响显卡的性能。

通过综合考虑以上因素，你可以选择到最适合自己的显卡，从而提高编程和图形处理效率。