对于编程搭配3G独显的情况，以下是一些考虑因素：
编程任务类型
图形密集型任务：如果编程任务涉及大量图形渲染、游戏开发、虚拟现实或计算机图形学，选择独立显卡（尤其是中端或高端型号）可以显著提高性能。独立显卡具有更强的图形处理能力和更高的显存，能够处理复杂的图形任务并提供更流畅的图形显示。
计算密集型任务：对于深度学习、人工智能等需要大量并行计算的任务，独立显卡（特别是支持CUDA的NVIDIA显卡）可以提供更好的性能，因为它们具有强大的并行计算能力。
一般编程任务：对于大多数编程任务，如网页开发、后端开发、数据分析等，集成显卡通常已经足够满足需求。这些任务更注重CPU的计算能力和内存的大小，而独立显卡对任务执行速度的影响较小。
预算
中低端显卡：如果预算有限，可以选择中低端独立显卡（如NVIDIA GeForce GTX或AMD Radeon RX系列的中低端型号），这些显卡性能适中，价格相对较低，能够满足大多数编程任务的需求。
高端显卡：如果预算充足，可以考虑高端独立显卡（如NVIDIA GeForce RTX系列或AMD Radeon RX系列的高端型号），这些显卡具有更多的显存、更高的处理能力和更快的数据传输速度，适用于需要更高图形性能的编程任务。
兼容性
确保选择的独立显卡与计算机的硬件和操作系统兼容。在购买显卡时，应查看显卡的兼容性信息，确保它与主板、CPU和其他硬件组件兼容。
检查显卡的驱动程序是否支持所使用的操作系统和开发工具，以确保无缝的开发体验。
其他硬件配置
编程任务对CPU的要求也很高，因此选择高性能的处理器（如I5或I7）可以进一步提高整体性能。
足够的内存（如16GB或更多）也是必要的，以确保在处理大型项目时系统能够流畅运行。
总结：
对于编程搭配3G独显，如果主要进行一般的编程任务（如网页开发、后端开发、数据分析等），集成显卡通常已经足够。如果涉及图形密集型任务（如游戏开发、虚拟现实、计算机图形学）或深度学习等需要较高图形性能的任务，选择一款中端或高端的独立显卡会更合适。在选择显卡时，应根据具体需求和预算进行权衡，并确保显卡与其他硬件组件兼容。