目录
- 1. Pascal（帕斯卡）架构（2016）
- 关键技术
- 性能特性
- 代表产品
- 应用场景
- 2. Volta（伏特）架构（2017）
- 关键技术
- 性能特性
- 代表产品
- 应用场景
- 3.Turing（图灵）架构（2018）
- 关键技术
- 性能特性
- 代表产品
- 应用场景
- 4. Ampere（安培）架构（2020）
- 关键技术
- 性能特性
- 代表产品
- 应用场景
- 5. Ada Lovelace（阿达·洛芙莱斯）架构（2022）
- 关键技术
- 性能特性
- 代表产品
- 应用场景
- 6. Hopper（赫柏）架构（2022）
- 关键技术
- 性能特性
- 代表产品
- 应用场景
- 7. Blackwell（布莱克韦尔）架构（2024）
- 关键技术
- 性能特性
- 代表产品
- 应用场景
- GPU架构对比分析
- 选型建议
- NVIDIA GPU脑图
NVIDIA GPU 架构详解：Pascal、Volta、Turing、Ampere、Ada、Hopper、Blackwell
- NVIDIA 的 GPU 架构持续演进，每一代都在计算能力、能效比和专用硬件加速方面取得突破。以下是主流架构的核心特性对比与应用场景分析。
1. Pascal（帕斯卡）架构（2016）
关键技术
- 16nm FinFET工艺：首次采用16nm工艺，显著提升能效比。
- GDDR5X/GDDR5显存：支持高带宽显存，提升数据传输速度。
- 同步多重投影（SMP）：优化VR渲染性能，减少重复计算。
- NVLink：支持多GPU高速互联，提升并行计算能力。
性能特性
- 高性能计算和图形渲染能力。
- 能效比显著提升，适合游戏和专业图形工作。
- 支持DirectX 12和Vulkan API。
代表产品
- GeForce GTX 10系列：GTX 1080 Ti、GTX 1070、GTX 1060。
- Titan Xp：高端消费级显卡。
- Quadro P系列：如Quadro P6000，用于专业图形工作站。
应用场景
- 游戏、VR内容创作、专业图形设计、科学计算。
2. Volta（伏特）架构（2017）
关键技术
- 12nm FinFET工艺：进一步提升能效比。
- Tensor Core：首次引入专为深度学习设计的Tensor Core，支持混合精度计算。
- HBM2显存：部分型号采用高带宽显存，提升数据吞吐量。
- CUDA Core改进：支持更高效的并行计算。
性能特性
- 强大的AI计算能力，适合深度学习训练和推理。
- 高性能计算（HPC）和科学模拟。
- 支持NVLink 2.0，多GPU互联带宽更高。
代表产品
- Titan V：消费级高端显卡。
- Tesla V100：面向数据中心的AI和HPC计算卡。
- Quadro GV100：专业图形工作站显卡。
应用场景
- 深度学习、AI训练、高性能计算、科学模拟。
3.Turing（图灵）架构（2018）
关键技术
- 12nm FinFET工艺：继续优化能效比。
- RT Core：首次引入实时光线追踪核心，支持实时光追渲染。
- Tensor Core：继承Volta架构，第二代 Tensor Core（支持 FP16/INT8），支持加速深度学习推理。
- GDDR6显存：带宽提升至 14 Gbps（RTX 2080 Ti 显存带宽 616 GB/s）。
- DLSS 1.0：基于 AI 的超采样技术，提升游戏帧率。
性能特性
- 实时光线追踪和AI驱动的图形渲染，光线追踪性能10 Giga Rays/sec。
- 支持DLSS（深度学习超采样），提升游戏性能。
- 强大的图形和计算性能，FP32 计算能力（RTX 2080 Ti 达 13.4 TFLOPS）。
- AI 推理：T4 的 INT8 算力 130 TOPS。
代表产品
- GeForce RTX 20系列：RTX 2080 Ti、RTX 2070、RTX 2060。
- Titan RTX：高端消费级显卡。
- Quadro RTX系列：如Quadro RTX 8000，Tesla T4 用于专业图形工作站。
应用场景
- 游戏、实时光追渲染、AI加速、专业图形设计。
- 游戏：实时光追游戏（如《赛博朋克 2077》）
- 边缘计算：T4 用于视频分析、推荐系统
- 专业图形：影视渲染与 3D 设计
4. Ampere（安培）架构（2020）
关键技术
- 8nm工艺：采用更先进的8nm工艺，性能和能效大幅提升。
- 第二代RT Core：光线追踪性能提升2倍。
- 第三代Tensor Core：支持更多AI计算任务，性能更强，支持 TF32、FP64、稀疏计算（Sparsity）。
- GDDR6X显存：显存带宽进一步提升，带宽达 19 Gbps（RTX 3090 显存带宽 936 GB/s）。
- 多实例 GPU（MIG）：A100 可分割为 7 个独立实例。
性能特性
- FP32 计算能力：RTX 3090 达 35.6 TFLOPS，A100 达 19.5 TFLOPS（FP64 9.7 TFLOPS）
- 光线追踪性能：RTX 3090 达 28 Giga Rays/sec
- AI 训练：A100 的 FP16 算力 312 TFLOPS
代表产品
- GeForce RTX 30系列：消费级显卡（RTX 3090、RTX 3080、RTX 3070）。
- A100 Tensor Core GPU：面向数据中心的AI和HPC计算卡。
- Quadro RTX A系列：如Quadro RTX A6000，用于专业图形工作站。
应用场景
- 大规模 AI 训练（BERT/GPT-3）
- 科学计算：气候模拟、分子动力学
- 云游戏与虚拟化（MIG 技术支持多租户）
5. Ada Lovelace（阿达·洛芙莱斯）架构（2022）
关键技术
- 4nm工艺：采用更先进的4nm工艺，性能和能效进一步提升。
- 第三代RT Core：新增 Opacity Micromap Engine，光追效率提升 2 倍。
- 第四代Tensor Core：支持更复杂的AI计算任务，支持 FP8 精度，AI 推理效率提升 4 倍。。
- DLSS 3：引入AI驱动的帧生成技术，大幅提升游戏性能。
- TSMC 4N 制程：晶体管密度提升 2 倍，能效比优化。
性能特性
- FP32 计算能力：RTX 4090 达 82.6 TFLOPS
- 光线追踪性能：191 Giga Rays/sec
- AI 推理：FP8 算力 1.32 PetaOPS
代表产品
- GeForce RTX 40系列：RTX 4090、RTX 4080、RTX 4070 Ti。
- RTX 6000 Ada Generation：专业图形工作站显卡。
应用场景
- 8K 游戏与 VR
- 实时 3D 内容创作（Unreal Engine 5）
- 生成式 AI（Stable Diffusion 等）
6. Hopper（赫柏）架构（2022）
关键技术
- 4nm工艺：专为数据中心设计，性能和能效进一步提升。
- Transformer Engine：专为AI训练和推理优化，支持大规模模型训练，动态切换 FP8/FP16，专为 LLM（大语言模型）优化。
- HBM3显存：支持高带宽显存，提升数据吞吐量，带宽达 3 TB/s（H100 SXM5）。
- 第四代 NVLink（NVLink 4.0）：支持多GPU高速互联，互联带宽 900 GB/s（是 A100 的 1.5 倍）。
- DPX 指令集：加速动态规划算法（如基因组学、机器人路径规划）。
性能特性
- FP8 计算能力：H100 达 4 PetaOPS
- FP64 计算能力：34 TFLOPS（科学计算场景）
- AI 训练速度：比 A100 快 6 倍（GPT-3 训练）
代表产品
- H100 Tensor Core GPU：面向数据中心的AI和HPC计算卡。
应用场景
- 超大规模 AI 模型训练（如 GPT-4）
- 量子模拟与核能研究
- 实时大数据分析（金融风控、自动驾驶）
7. Blackwell（布莱克韦尔）架构（2024）
关键技术
- 3nm工艺：采用更先进的3nm工艺，性能和能效进一步提升。
- 第四代RT Core：光线追踪性能进一步提升。
- 第五代Tensor Core：支持更复杂的AI计算任务。
- GDDR7显存：显存带宽进一步提升。
性能特性
- 实时光追和AI计算性能达到新高度。
- 高能效比，适合高性能计算和图形渲染。
- 支持下一代AI和图形技术。
代表产品
- GeForce RTX 50系列：预计将推出基于Blackwell架构的消费级显卡。
- B100 Tensor Core GPU：面向数据中心的AI和HPC计算卡。
应用场景
- 游戏、AI加速、实时光追渲染、专业图形设计。
GPU架构对比分析
| 架构名称 | 关键技术 | 性能特性 | 代表产品 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| Pascal | CUDA 核心优化、GDDR5X/HBM2 显存、NVLink | 性能与能效提升、支持 VR | GeForce GTX 10 系列、Quadro P 系列、Tesla P 系列 | 游戏、VR 开发、初级 AI |
| Volta | Tensor Core、HBM2 显存、NVLink 2.0 | AI 加速、FP16/INT8 运算优化 | Titan V、Tesla V100 | 深度学习、HPC |
| Turing | RT Core、第二代 Tensor Core、DLSS | 实时光线追踪、混合渲染 | GeForce RTX 20 系列、Quadro RTX 系列、Tesla T4 | 游戏、视觉效果制作、AI 推理 |
| Ampere | 第三代 Tensor Core、第二代 RT Core、MIG、PCIe Gen 4 | 高效 AI 和光线追踪性能、稀疏矩阵运算 | GeForce RTX 30 系列、NVIDIA A 系列、A100 | 游戏、AI 训练和推理、数据中心 |
| Ada | 第四代 Tensor Core、第三代 RT Core、DLSS 3 | 极致光线追踪、高效 AI 加速 | GeForce RTX 40 系列、L40 | 高端游戏、内容创作、AI 推理 |
| Hopper | Transformer Engine、第四代 NVLink、HBM3 显存 | 针对大模型优化、更高互联带宽 | H100 | 大规模 AI、科学计算 |
| Blackwell | 第五代 Tensor Core、第四代 RT Core、新一代显存 | 更强 AI 和光线追踪性能、更高能效比 | GeForce RTX 50 系列（预计）、B 系列（预计）、下一代数据中心 GPU（预计） | 下一代游戏、高级 AI、数据中心 |
选型建议
- 游戏玩家：
- 预算有限：选择 Pascal（GTX 10系列）或 Turing（RTX 20系列）。
- 高性能需求：选择 Ampere（RTX 30系列）或 Ada（RTX 40系列）。
- AI开发者：
- 入门级：选择 Turing（RTX 20系列）。
- 高性能需求：选择 Ampere（A100）或 Hopper（H100）。
- 专业图形设计师和工程师：
- 预算有限：对于 3D 建模、渲染、视频编辑等专业图形工作，选择 Quadro P系列专业显卡较为合适。
- 高性能需求：选择 Ampere（Quadro RTX A系列）或 Ada（RTX 6000 Ada）。
- 数据中心和 AI 研究机构：
- 高性能计算：进行大规模 AI 训练和推理、数据分析、高性能计算等任务时，Ampere 架构的 A100、Hopper 架构的 H100 和 H200
- 未来需求：选择 Blackwell（B100）。
- 普通用户和轻度应用者：日常办公、轻度游戏和一般图形处理，GeForce GTX 10 系列（Pascal 架构）或更入门级的显卡即可满足需求。
NVIDIA GPU脑图
