在深度學習中，顯存容量和計算能力都是非常重要的因素，它們對模型訓練和推理的性能有著顯著的影響。然而，哪個更重要取決于具體的應用場景和需求：

一、顯存容量：

1、對于大型模型和批量訓練，顯存容量尤其重要，因為模型的參數和中間數據需要存儲在GPU顯存中。

2、如果顯存不足，無法加載大型模型，或者需要減小批量大小，這會降低訓練效率。

3、在處理圖像、視頻或大型數據集時，顯存容量的需求會更大。

二、計算能力：

1、計算能力決定了GPU執行矩陣運算和并行處理的速度，這對于深度學習中的前向傳播和反向傳播至關重要。

2、更高的計算能力可以加快模型的訓練速度，減少等待時間，特別是在需要快速迭代優化模型參數時。

對于需要實時推理的應用，如自動駕駛、實時翻譯等，計算能力尤為重要。

以下是一些具體情況下的考慮：

1、訓練大型模型：如果訓練的模型非常大，顯存容量可能是限制因素。顯存不足會導致無法訓練或需要使用較小的批量大小，從而影響訓練效率和模型性能。

2、訓練速度：如果目標是加快訓練速度，計算能力可能更加重要。一個計算能力更強的GPU可以更快地處理數據，減少訓練時間。

3、成本效益：在有限的預算下，需要平衡顯存容量和計算能力，選擇性價比最高的GPU。

4、實際需求：考慮實際的深度學習任務需求，如果任務涉及大量的數據處理和復雜的模型，顯存容量可能更加關鍵。如果任務對實時性要求較高，計算能力可能更加重要。

總的來說，顯存容量和計算能力都是選擇GPU時需要考慮的重要因素，理想情況下應該根據具體的任務需求和預算，選擇能夠平衡這兩方面性能的GPU。在某些情況下，可能還需要考慮其他因素，如內存帶寬、Tensor Core的存在、功耗和散熱等。