GTX系列显卡以其在游戏领域的卓越性能而闻名，尽管它们最初并非为数据科学设计，但在某些数据科学应用中仍然具有价值。GTX显卡通常拥有不错的计算性能，这得益于它们的CUDA核心。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA创建的并行计算平台和应用程序接口，它允许开发者利用GPU的处理能力来执行包括数据科学计算在内的广泛任务。
然而，GTX显卡的一个限制是它们的VRAM（视频随机存取存储器）。数据科学经常涉及处理大型数据集和复杂模型，这需要大量的VRAM。与RTX显卡相比，GTX显卡通常提供的VRAM较少，这在处理内存密集型任务时可能是一个障碍。
对于预算有限的数据科学家来说，GTX显卡可以提供一个引人注目的价格性能比。由于它们主要针对游戏市场，因此价格通常具有竞争力，对于某些数据科学工作负载可能提供良好的价值。
就兼容性而言，由于GTX显卡在技术上相对老旧，它们可能在最新数据科学软件库的驱动支持方面存在限制。然而，对于许多标准的数据科学任务来说，这可能不会构成重大问题。