在进行机器学习项目时，显卡（GPU）的性能和特性是非常重要的考虑因素。以下是一些关键点：

GPU性能

并行处理能力：GPU拥有数千个甚至上万的核心，能够并行执行大量计算，这对于处理机器学习中的大量矩阵和张量计算非常有利。

显存容量：深度学习模型尤其是大型神经网络，需要大量的显存来存储模型参数和中间结果。建议选择显存容量为11GB或更大的显卡。

特定技术支持

CUDA和Tensor Core：NVIDIA的CUDA和Tensor Core技术可以显著加速深度学习模型的训练和推理过程。这些技术利用GPU的并行处理能力，大幅提升计算效率。

其他框架支持：除了NVIDIA的GPU，AMD的GPU也可以通过ROCm平台支持深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。

接口和扩展性

雷电4接口：如果需要进一步提高训练速度，可以选择带雷电4接口的笔记本，这样可以外接发烧级显卡，如RTX3090，从而提升GPU性能。

性价比和选择

推荐型号：对于深度学习，推荐使用具有高性能显存的显卡，如NVIDIA的RTX 3090、RTX 3080 Ti等。如果预算有限，可以考虑使用RTX 3080或等待未来发布的显卡。

综上所述，机器学习项目对显卡的要求主要集中在高性能、大显存和特定技术支持（如CUDA和Tensor Core）上。选择合适的显卡可以显著提高模型训练和推理的效率。