深度学习之所以广泛使用NVIDIA显卡（简称N卡），主要原因在于N卡在AI和深度学习领域的技术优势，具体包括以下几点：

CUDA技术：

N卡所采用的CUDA（Compute Unified Device Architecture）技术，是一种并行计算平台和编程模型，能够充分利用GPU的并行处理能力。在深度学习领域，尤其是在训练神经网络和处理大规模数据集时，CUDA技术可以显著提高计算效率，远超使用CPU（中央处理器）的A卡（AMD显卡）。

Tensor Core：

NVIDIA的Tensor Core显卡特别设计用于深度学习任务，能够加速AI推理和训练。Tensor Core通过优化矩阵运算，大幅提升了深度学习模型的训练速度和效率。

DLSS（深度学习超采样）：

DLSS是一种由NVIDIA开发的深度学习超级采样技术，能够在确保画质的同时提高游戏和应用程序的帧率。这对于需要高分辨率图像处理和快速渲染的应用场景，如AI绘画和视频编辑，非常有用。

实时光线追踪：

NVIDIA的RTX系列显卡使用最新的Ampere架构，支持实时光线追踪技术，能够生成更加逼真的光影效果。虽然这一技术主要用于游戏，但它也提升了深度学习模型在处理图形数据时的真实感。

多线程能力：

N卡的多线程能力确保在进行高负载任务时依旧流畅。这对于需要大量计算资源的深度学习任务，如大规模数据预处理和复杂模型训练，非常重要。

软件优化：

NVIDIA显卡对多种专业软件进行了优化，包括深度学习框架和工具，如TensorFlow、PyTorch等。这使得开发者能够更高效地开发和部署深度学习应用。

综上所述，N卡在深度学习领域的技术优势主要体现在并行计算能力、专用硬件加速、高分辨率图像处理、实时光线追踪和多线程能力等方面。这些优势使得N卡成为深度学习研究和应用的首选显卡。