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GPU架构分类

news 来源：原创 2025/9/9 6:19:05

一、NVIDIA的GPU架构

NVIDIA是全球领先的GPU生产商，其GPU架构在图形渲染、高性能计算和人工智能等领域具有广泛应用。NVIDIA的GPU架构经历了多次迭代，以下是一些重要的架构：

1. Tesla（特斯拉）架构（2006年发布）

特点：NVIDIA推出的首个通用GPU计算架构，支持使用C语言进行GPU编程，标志着GPU开始从专用图形处理器转变为通用数据并行处理器。性能：具有128个流处理器，带宽高达86GB/s。

2. Fermi（费米）架构（2009年发布）

特点：第一款采用40nm制程的GPU，引入了L1/L2快速缓存、错误修复功能和GPUDirect技术等重大改进。性能：Fermi GTX 480拥有480个流处理器，带宽达到177.4GB/s，计算能力比Tesla架构提高了一倍以上。

3. Kepler（开普勒）架构（2012年发布）

特点：采用28nm制程，是首个支持超级计算和双精度计算的GPU架构。

性能：Kepler GK110具有2880个流处理器和高达288GB/s的带宽，计算能力比Fermi架构提高3-4倍。

4. Maxwell（麦克斯韦）架构（2014年发布）

特点：在功耗效率、计算密度上获得重大提升，一个流处理器拥有128个CUDA核心。

性能：GM200具有3072个CUDA核心和336GB/s带宽，但功耗只有225W，计算密度是Kepler的两倍。

5. Pascal（帕斯卡）架构（2016年发布）

特点：采用16nm FinFETPlus制程，增强了GPU的能效比和计算密度。

性能：Pascal GP100具有3840个CUDA核心和732GB/s的显存带宽，但功耗只有300W，比Maxwell架构提高50%以上。

6. Volta（伏特）架构（2017年发布）

特点：新增了张量核心，可以大大加速人工智能和深度学习的训练与推理。

性能：Volta GV100具有5120个CUDA核心和900GB/s的带宽，加上640个张量核心，AI计算能力达到112 TFLOPS，比Pascal架构提高了近3倍。

7. Turing（图灵）架构（2018年发布）

特点：新增了光线追踪核心（RT Core），可硬件加速光线追踪运算。

性能：Turing TU102具有4608个CUDA核心、576个张量核心和72个RT核心，支持GPU光线追踪，代表了图形技术的新突破。

8. Ampere（安培）架构（2020年发布）

特点：在人工智能、光线追踪和图形渲染等方面性能大幅跃升，功耗显著降低。

性能：Ampere GA100具有6912个CUDA核心、108个张量核心和多个RT核心，比Turing架构提高约50%，功耗却只有400W。

9. Hopper（赫柏）架构（2022年发布）

面向AI/HPC，H100支持Transformer引擎。

10. Blackwell（布莱克韦尔）架构（2024年发布）

新一代AI架构，针对大模型训练优化。

二、AMD的GPU架构

AMD也是重要的GPU生产商，其GPU架构在图形渲染和游戏领域具有显著优势。AMD的GPU架构主要包括：

GCN（Graphics Core Next，2011）：支持通用计算，用于Radeon HD 7000系列。
RDNA（2019）：优化游戏性能，RDNA 1（RX 5000系列）引入GDDR6。
RDNA 2（2020）：加入光线追踪和Infinity Cache，用于RX 6000系列及PS5/Xbox Series X。
RDNA 3（2022）：Chiplet设计，RX 7000系列，能效显著提升。
CDNA（2020）：专为计算设计（如Instinct MI100/MI300），对标NVIDIA数据中心卡。

GCN架构（Graphics Core Next）

特点：AMD早期的GPU架构，具有高效的并行计算能力和良好的可扩展性。

应用：广泛应用于AMD的Radeon系列显卡中。

RDNA架构（Radeon DNA）

特点：继承了GCN架构的优点，并在性能、能效和可编程性上进行了优化。

性能：提高了计算单元的效率，支持更高的时钟频率，显著改善了功耗效率。

RDNA 2架构

特点：在RDNA架构的基础上进一步提升了性能和能效。

应用：AMD的高端显卡系列，如Radeon RX 6000系列，采用了RDNA 2架构。

三、Intel的GPU架构

Intel近年来也加大了在GPU领域的投入，推出了自己的GPU架构：

Xe（2020）：分为多个子架构：
- Xe-LP：低功耗（集成显卡，如Iris Xe）。
- Xe-HPG：游戏显卡（Arc A系列，支持光线追踪）。
- Xe-HPC：高性能计算（Ponte Vecchio，用于超级计算机）。
Xe²（预计2024）：下一代架构，进一步优化AI和光追性能。

Xe架构

特点：旨在提供多用途的图形解决方案，不仅适用于游戏和娱乐，还包括深度学习和高性能计算。

性能：采用多核设计，支持高效的并行计算，集成显卡版本功耗较低，提供优异的图形性能。

四、其他GPU架构

除了NVIDIA、AMD和Intel之外，还有一些其他厂商也推出了自己的GPU架构，但市场份额相对较小。这些架构通常针对特定的应用场景或市场需求进行优化。

五、架构对比与适用场景

架构类型	核心特点	典型应用场景	代表产品
英伟达Tesla	早期CUDA支持，通用计算基础	HPC、早期AI	Tesla系列
英伟达Ampere	高带宽显存、稀疏计算加速	大模型训练、科学模拟	A100/A800
AMD RDNA	高能效图形渲染，支持光线追踪	游戏、轻量级AI推理	Radeon RX系列
Intel Xe	多核设计，灵活扩展	集成显卡、云游戏、AI推理	Iris Xe、Arc系列

GPU架构分类

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编程日记 2025/9/7 6:59:42

使用 OpenLIT 对 LLM 应用进行可观测

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编程日记 2025/9/6 1:38:36

C与C++的区别

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编程日记 2025/9/8 10:54:49

五、架构对比与适用场景

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