NVIDIA GPU架构的演进是计算机图形和并行计算发展的缩影,每一代架构都针对特定领域(如游戏、科学计算、AI)进行了优化。以下是自2006年以来的主要架构及其关键区别:
1. Tesla架构(2006-2009)
- 代表产品:G80(GeForce 8800 GTX)、Tesla C870
-
核心创新:
- 首次引入统一着色器架构(Unified Shaders),取代传统分离的顶点/像素着色器。
- 支持CUDA 1.0,奠定GPU通用计算基础。
- 局限性:双精度浮点性能弱,显存容量小(<1GB)。
- 应用场景:早期GPGPU实验,游戏图形渲染。
2. Fermi架构(2010-2012)
- 代表产品:GF100(GeForce GTX 480)、Tesla C2050
-
核心创新:
- 引入双精度浮点单元(FP64),支持科学计算。
- 增加L2缓存,提升内存访问效率。
- 支持ECC显存(针对HPC场景)。
- 区别:首次将GPU定位为通用计算加速器,而不仅是图形卡。
- 应用场景:HPC、早期深度学习研究。
3. Kepler架构(2012-2014)
- 代表产品:GK110(Tesla K20/K40)、GTX 780 Ti
-
核心创新:
- 动态并行(Dynamic Parallelism):允许GPU内核自主调度新任务。
- Hyper-Q:提升多任务并行效率。
- 支持CUDA 5.0,显存容量提升至12GB(K40)。
- 区别:优化能效比,成为早期深度学习训练的主力(如AlexNet)。
- 应用场景:深度学习初步爆发、超级计算机(如Titan)。
4. Maxwell架构(2014-2015)
- 代表产品:GM200(GTX TITAN X)、Tesla M40
-
核心创新:
- 大幅提升每瓦性能(能效比提升2倍)。
- 引入VXGI(体素全局光照)技术,增强游戏画质。
- 首款支持HEVC视频编码的GPU。
- 区别:从单纯追求性能转向平衡性能与功耗。
- 应用场景:游戏、云游戏服务器、早期AI推理。
5. Pascal架构(2016-2017)
- 代表产品:GP100(Tesla P100)、GTX 1080 Ti
-
核心创新:
- 支持HBM2显存(带宽达900GB/s)。
- 引入NVLink高速互联技术(替代PCIe)。
- 16nm FinFET工艺,首次支持FP16半精度运算。
- 区别:成为AI训练的主流选择(如ResNet)。
- 应用场景:数据中心(P100)、深度学习框架(TensorFlow/PyTorch)普及。
6. Volta架构(2017-2018)
- 代表产品:GV100(Tesla V100)、TITAN V
-
核心创新:
- 首次引入Tensor Core(专为矩阵运算优化)。
- 支持混合精度计算(FP16/FP32),AI训练速度提升10倍。
- 采用12nm工艺,HBM2显存容量达32GB。
- 区别:彻底改变AI计算范式,成为深度学习黄金标准。
- 应用场景:AlphaFold、BERT等大型模型训练。
7. Turing架构(2018-2020)
- 代表产品:TU102(RTX 2080 Ti)、Tesla T4
-
核心创新:
- 引入RT Core(实时光线追踪硬件加速)。
- 升级Tensor Core至第三代,支持INT8/INT4推理。
- GDDR6显存(带宽达616GB/s)。
- 区别:首次将AI与图形渲染融合(DLSS技术)。
- 应用场景:游戏光线追踪、云推理(T4)、内容创作。
8. Ampere架构(2020-2022)
- 代表产品:GA100(A100)、GA102(RTX 3090)
-
核心创新:
- 第三代Tensor Core:支持TF32和稀疏计算。
- 多实例GPU(MIG):将单GPU虚拟化为7个独立实例。
- PCIe 4.0和NVLink 3.0(带宽600GB/s)。
- 区别:A100成为数据中心标配,RTX 30系列推动消费级AI普及。
- 应用场景:GPT-3训练、自动驾驶仿真。
9. Hopper架构(2022-2024)
- 代表产品:H100、H200
-
核心创新:
- Transformer引擎:针对大语言模型优化(FP8精度)。
- DPX指令集:加速动态规划算法(如生物信息学)。
- HBM3显存(带宽3TB/s),4nm工艺。
- 区别:专为生成式AI(如ChatGPT)和大模型训练设计。
- 应用场景:万亿参数模型训练、实时推荐系统。
10. Blackwell架构(2024-)
- 代表产品:B100/B200、GB200(Grace-Blackwell超级芯片)
-
核心创新(已知信息):
- 第二代Transformer引擎:支持FP4精度。
- Chiplet设计:多芯片模块化封装(类似AMD MI300)。
- 台积电3nm工艺,HBM3e显存(带宽8TB/s)。
- 区别:突破单芯片性能极限,面向AGI和量子模拟。
- 应用场景:下一代大模型、科学超算(如气候模拟)。
关键架构对比表
架构 | 制程 | 标志性技术 | 算力提升重点 | 代表场景 |
---|---|---|---|---|
Tesla | 90nm | 统一着色器 | 浮点运算通用化 | 早期GPGPU |
Fermi | 40nm | FP64双精度 | 科学计算 | HPC |
Kepler | 28nm | 动态并行 | 多任务吞吐量 | 深度学习萌芽期 |
Maxwell | 28nm | VXGI | 能效比 | 游戏/云渲染 |
Pascal | 16nm | NVLink/HBM2 | 显存带宽 | 数据中心AI训练 |
Volta | 12nm | Tensor Core | 混合精度计算 | 深度学习革命 |
Turing | 12nm | RT Core/DLSS | 光线追踪+AI | 游戏/实时渲染 |
Ampere | 7nm | MIG/稀疏计算 | 多任务分割 | 大规模模型推理 |
Hopper | 4nm | Transformer引擎 | 大语言模型优化 | 生成式AI |
Blackwell | 3nm | Chiplet/FP4 | 能效与规模并行 | AGI/量子计算 |
趋势总结
- 从通用到专用:早期聚焦通用计算(CUDA),后期引入Tensor Core、RT Core等专用单元。
- 显存带宽跃升:从GDDR5(200GB/s)到HBM3e(8TB/s),满足大模型需求。
- 精度多样化:支持FP64→FP16→TF32→FP8→FP4,适应不同计算需求。
- 互联技术:PCIe→NVLink→NVLink Switch,解决多GPU通信瓶颈。
- 制程工艺:从90nm到3nm,晶体管密度提升千倍。
每一代架构都推动着游戏、AI和科学计算的边界,未来将更专注于能效比和超大规模计算。