英伟达（NVIDIA）的GPU架构是其技术和产品创新的核心，不同架构的GPU针对性地提升了计算性能、能效以及特定任务（如AI训练、推理、图形渲染等）的处理能力。下面我将为你梳理英伟达GPU架构的发展历程、各代特点以及一些最新动态。

为了让你能快速了解英伟达GPU架构的演进，我用一个表格来汇总它们的主要特性：

各架构简要说明

英伟达GPU架构的迭代，清晰地展现了其从通用图形处理到通用并行计算（GPGPU），再到专用AI计算的演进路径：

• Pascal及以前：聚焦于图形渲染和通用计算能力的提升，为GPGPU和深度学习奠定了基础。
• Volta & Turing：专用计算单元的引入是革命性的。
  • Volta的Tensor Core极大加速了AI训练。
  • Turing的RT Core实现了实时光线追踪，其Tensor Core也优化了AI推理。
• Ampere & Hopper：AI计算架构的成熟和爆发。
  • Ampere：第三代Tensor Core和支持MIG（多实例GPU） 技术，使其成为数据中心AI训练的绝对主力。
  • Hopper：其Transformer Engine和HBM3显存，专为大规模Transformer模型训练设计，成为了训练大语言模型的标配。
• Blackwell & Rubin (未来)：面向下一代AI的架构创新。
  • Blackwell：采用双芯片设计（MCM），支持FP4精度，旨在处理万亿参数规模的模型和生成式AI应用。
  • Rubin：创新性地采用解耦推理设计，即将推出的Rubin CPX GPU专攻长上下文处理（如百万Token推理、长视频生成），而Rubin GPU则负责Token生成，通过分工提升大规模推理任务的效率和经济性。

显存技术对比

不同的GPU架构和应用场景会采用不同的显存技术，这对带宽和容量影响很大：

如何选择GPU架构？

选择哪款GPU或架构，主要取决于你的具体需求、预算和工作负载类型：

1. AI训练（尤其是大模型）：

   • 大规模训练：Hopper (H100/H800) 和 Blackwell (B100/B200) 是当前和未来的旗舰选择，具备极高的计算效率和互联带宽。
   • 中等规模或入门训练：Ampere (A100, A800) 甚至 Volta (V100) 仍有价值，性价比可能更高。

2. AI推理：

   • 高吞吐量、多租户：Ampere (A10, A30) 和 Ada Lovelace (L20) 支持MIG技术，适合虚拟化和多实例场景。Turing (T4) 则以极高的能效比和性价比著称，是常见的主流推理卡。
   • 长上下文、大模型推理：未来可关注 Rubin CPX，其设计针对此类场景进行了优化。

3. 科学计算与HPC：

   • 需要强大的双精度浮点性能(FP64) 和高速互联，Ampere (A100)、Hopper (H100) 以及 Volta (V100) 都是传统强项。

4. 图形渲染与工作站：

   • 实时光线追踪：Ada Lovelace (RTX 4090, RTX 6000 Ada) 和 Ampere (RTX A6000) 提供卓越的实时渲染性能。
   • 专业设计：RTX 专业系列（基于Ampere或Ada架构）提供认证驱动和优化。

5. 游戏与消费级：

   • GeForce RTX系列（基于Ampere、Ada Lovelace等架构）提供从主流到顶级的游戏体验。

总结

英伟达通过其GPU架构的快速迭代，持续推动着计算能力的边界。从通用计算到专用加速，从单芯片到异构系统，其技术演进始终围绕着提升性能、降低功耗、优化总体拥有成本（TCO） 展开。

希望以上信息能帮助你更好地了解英伟达的GPU技术架构。如果你有特定的应用场景或预算，我可以提供更具体的建议。