NVIDIA GPU 架构详解:Pascal、Volta、Turing、Ampere、Ada、Hopper、Black ...

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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快方面取得突破。以下是主流架构的焦点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:首次接纳16nm工艺,明显提拔能效比。
  • GDDR5X/GDDR5显存:支持高带宽显存,提拔数据传输速度。
  • 同步多重投影(SMP):优化VR渲染性能,淘汰重复计算。
  • NVLink:支持多GPU高速互联,提拔并行计算能力。
性能特性



  • 高性能计算和图形渲染能力。
  • 能效比明显提拔,得当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、专业图形计划、科学计算。
2. Volta(伏特)架构(2017)

关键技术



  • 12nm FinFET工艺:进一步提拔能效比。
  • Tensor Core:首次引入专为深度学习计划的Tensor Core,支持混合精度计算。
  • HBM2显存:部分型号接纳高带宽显存,提拔数据吞吐量。
  • 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,得当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:继承优化能效比。
  • RT Core:首次引入实时光线追踪焦点,支持实时光追渲染。
  • Tensor Core:继承Volta架构,第二代 Tensor Core(支持 FP16/INT8),支持加快深度学习推理。
  • GDDR6显存:带宽提拔至 14 Gbps(RTX 2080 Ti 显存带宽 616 GB/s)。
  • DLSS 1.0:基于 AI 的超采样技术,提拔游戏帧率。
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),提拔游戏性能。
  • 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加快、专业图形计划。
  • 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 计划

4. Ampere(安培)架构(2020)

关键技术



  • 8nm工艺:接纳更先辈的8nm工艺,性能和能效大幅提拔。
  • 第二代RT Core:光线追踪性能提拔2倍。
  • 第三代Tensor Core:支持更多AI计算使命,性能更强,支持 TF32、FP64、希罕计算(Sparsity)。
  • GDDR6X显存:显存带宽进一步提拔,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
  • 云游戏与捏造化(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:接纳更先辈的4nm工艺,性能和能效进一步提拔。
  • 第三代RT Core:新增 Opacity Micromap Engine,光追效率提拔 2 倍。
  • 第四代Tensor Core:支持更复杂的AI计算使命,支持 FP8 精度,AI 推理效率提拔 4 倍。。
  • DLSS 3:引入AI驱动的帧生成技术,大幅提拔游戏性能。
  • TSMC 4N 制程:晶体管密度提拔 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:专为数据中心计划,性能和能效进一步提拔。
  • 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,提拔数据吞吐量,带宽达 3 TB/s(H100 SXM5)。
  • 第四代 NVLinkNVLink 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:加快动态规划算法(如基因组学、呆板人路径规划)。
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:接纳更先辈的3nm工艺,性能和能效进一步提拔。
  • 第四代RT Core:光线追踪性能进一步提拔。
  • 第五代Tensor Core:支持更复杂的AI计算使命。
  • GDDR7显存:显存带宽进一步提拔。
性能特性



  • 实时光追和AI计算性能到达新高度。
  • 高能效比,得当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加快、实时光追渲染、专业图形计划。

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PascalCUDA 焦点优化、GDDR5X/HBM2 显存、NVLink性能与能效提拔、支持 VRGeForce GTX 10 系列、Quadro P 系列、Tesla P 系列游戏、VR 开发、初级 AIVoltaTensor Core、HBM2 显存、NVLink 2.0AI 加快、FP16/INT8 运算优化Titan V、Tesla V100深度学习、HPCTuringRT 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、希罕矩阵运算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 加快GeForce RTX 40 系列、L40高端游戏、内容创作、AI 推理HopperTransformer 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)。

  • 专业图形计划师和工程师

    • 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:举行大规模 AI 训练和推理、数据分析、高性能计算等使命时,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



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