选择编程类电脑显卡时，需要根据个人的需求和预算进行综合考虑。以下是一些关键因素和建议：
一般编程任务
对于一般的编程任务，如学习Python、Scratch等编程语言，集成显卡通常已经足够使用。例如，Intel的集成显卡或者AMD的集成显卡都可以满足需求。
图形处理需求
如果孩子对游戏开发、3D建模或图形设计等领域感兴趣，可以考虑购买带有独立显卡的电脑。NVIDIA GeForce GTX 1650、AMD Radeon RX 5500M等显卡可以满足这些需求。
专业应用
对于专业应用，如CAD、渲染和模拟等，NVIDIA Quadro系列或AMD Radeon Pro系列显卡是更好的选择。这些显卡通常具有更高的显存容量和更好的稳定性，适合专业开发者和设计师。
CUDA支持
如果需要进行深度学习或其他GPU加速的任务，选择支持CUDA技术的NVIDIA显卡会更加合适。例如，NVIDIA GeForce RTX 30系列、Quadro系列以及Tesla系列显卡都支持CUDA技术。
显存容量
显存容量决定了显卡能够处理的图形数据量。对于编程任务，建议选择具有较大显存的显卡，以确保在编译、调试和运行代码时有足够的空间来处理图形化界面。
兼容性和驱动支持
确保选择的显卡与你的计算机硬件兼容，并且能够正常运行编程软件。同时，选择一款支持常见编程软件的显卡，可以确保你的编程工作在不同的开发环境下都能够正常进行。
性能和价格
根据自己的编程任务和预算，在性能、稳定性和价格之间进行权衡。选择一款性价比高的显卡是最明智的选择。
散热系统
编程过程中，电脑可能会运行较长时间，因此选择一个具有良好散热系统的显卡，可以确保它在高负载下保持稳定和高效。
建议
一般编程：可以选择中低端的集成显卡，如Intel的Iris Xe或AMD的集成显卡。
图形处理：可以选择中端的独立显卡，如NVIDIA GeForce GTX 1650或AMD Radeon RX 5500M。
专业应用：可以选择高端的独立显卡，如NVIDIA Quadro系列或AMD Radeon Pro系列。
深度学习：可以选择支持CUDA技术的高端NVIDIA显卡，如NVIDIA GeForce RTX 30系列。
综合考虑以上因素，选择一款适合自己编程需求的显卡，可以大大提高编程效率和开发体验。