NVIDIA深度解析：揭秘全球领先GPU技术先驱

揭秘Nvidia Hopper架构和H100 GPU

Hopper架构一直是业界的热点，在NVIDIA GTC 2022大会上，NVIDIA正式发布了面向HPC和AI的新一代架构“Hopper”及其核心编号“GH100”，同时推出了基于新核心的加速计算卡“H100”和AI计算系统“DGX H100”。

Hopper架构的核心是H100 GPU，采用的是TSMC 4nm工艺，而且是定制版，CoWoS 2.5D晶圆级封装，单芯片设计，集成多达800亿个晶体管，被誉为世界上最先进的芯片。在性能方面，H100的计算能力是A100的3倍，而FP8的计算能力是A100的6倍。

H100 GPU带宽为3 TB/s的HBM3内存，是老款A100的1.5倍。据爆料，完整版有8组GPC、72组TPC、144组SM，而每组SM有128个FP32 CUDA核心，总计1843个。显存支持6颗HBM3或者HBM2e，控制器是12组512-bit，总计位宽6144-bit。Tensor张量核心已经是第4代，共有576个，另有60MB二级缓存。扩展互连支持PCIe 5.0、NVLink第4代，后者带宽提升至900GB/s，7倍于PCIe 5.0，相比A100也多了一半，整卡对外总带宽4.9TB/s。

H100 GPU在每个工作负载中实现出色性能、可扩展性和安全性。使用NVIDIA NVLink Switch系统，可连接多达256个H100来加速百亿亿级工作负载，另外可通过专用的Transformer引擎来处理万亿参数语言模型。与上一代产品相比，H100的综合技术创新可以将大型语言模型的速度提高30倍，从而提供业界领先的对话式AI。

此外，H100 GPU还提供高达9倍的AI训练速度，适用于多专家模型。结合第四代NVlink、NVLINK Switch系统、PCIe 5.0以及NVIDIA Magnum IO软件，为小型企业到大规模统一GPU集群提供高效的可扩展性。

H100 GPU还具备实时深度学习推理能力，其多项先进技术可将推理速度提高30倍，并提供超低的延迟。第四代Tensor Core可加速所有精度，Transformer引擎可结合使用FP8和FP16精度，减少内存占用并提高性能。

H100 GPU还适用于百亿亿次级高性能计算，其全新突破性AI性能进一步加强了HPC+AI的力量，加速科学家和研究人员的探索，让他们全身心投入工作，解决世界面临的重大挑战。

H100计算卡采用PCIe 5.0、SXM两种形态，其中后者功耗高达700W，相比A100多了整整300W。显存只用了五颗，最新一代HBM3，容量80GB，位宽5120-bit，带宽高达3TB/s，相比A100多了一半。

DGX H100系统集成八颗H100芯片、搭配两颗PCIe 5.0 CPU处理器，总计6400亿个晶体管、640GB HBM3显存、24TB/s显存带宽。性能方面，AI算力32PFlops，浮点算力FP64 480TFlops，FP16 1.6PFlops，FP8 3.2PFlops，分别是上代DGX A100的3倍、3倍、6倍，而且新增支持网络内计算，性能3.6TFlops。

同时配备Connect TX-7网络互连芯片，台积电7nm工艺，800亿个晶体管，400G GPUDirect吞吐量，400G加密加速，4.05亿/秒信息率。

NVIDIA H100 CNX融合加速器将Hopper Tensor Core GPU的强大功能与Connect TX-7智能网卡（SmartNIC）的先进网络功能融合到一个独特平台上，为GPU驱动的输入/输出（IO）密集型工作负载提供出色的性能。

DGX H100是最小的计算单元，为了扩展，NVIDIA还设计了全新的NVLink Switch互连系统，可以连接最多32个节点，也就是256颗H100芯片，称之为“DGX POD”。

Grace CPU + Hopper GPU架构专为万亿字节级加速计算而构建，可为大型AI和HPC提供10倍的性能。NVIDIA Grace CPU利用Arm架构的灵活性来创建CPU和服务器架构，Hopper GPU与Grace CPU搭配，使用NVIDIA超快速的芯片间互连技术，可提供900GB/s的带宽。

NVIDIA Grace Hopper超级芯片结合了Grace和Hopper架构，使用NVIDIA NVLink-C2C技术为加速AI和HPC应用提供CPU+GPU一致性内存模型。NVIDIA Grace CPU超级芯片通过NVLink-C2C技术带来144个Arm v9核心以及1 TB/s内存带宽。

第四代NVIDIA NVLink-C2C互连技术可在NVIDIA Grace CPU和NVIDIA GPU之间提供900 GB/s的双向带宽，此项互连可提供统一、缓存一致性的内存地址空间，后者将系统和HBM GPU显存结合在一起，能够简化可编程性。

NVIDIA Grace CPU是率先通过纠错码（ECC）等机制，利用具有服务器级可靠性的LPDDR5x内存来满足数据中心需求的服务器CPU，其内存带宽为当今常规服务器内存的2倍，能效更是高达10倍。

NVIDIA Grace CPU集成新一代Arm v9核心，以节能高效的设计提供高性能，让科学家和研究人员能够更轻松地完成他们的毕生事业。

丽台科普 | Turing架构深度解析

揭秘NVIDIA Turing架构的卓越创新

Turing GPU架构，作为NVIDIA的里程碑之作，集全球首款实时光线追踪支持和186亿晶体管的精巧集成于一身，展现了技术的飞跃。超过一万名工程师倾力打造，以TU102 GPU为核心，这款架构拥有6个图形处理集群（GPC）、36个纹理处理单元（TPC）和72个SM（Streaming Multiprocessors）。每个SM模块配备64个CUDA核心和专为光线追踪而生的RT核心，NVLink技术的引入更让多GPU连接如疾风般迅速。

革新性的Turing SM设计，实现了FP32/INT32运算的并行执行，显著提升效率。统一架构优化了缓存命中率和容量，使得性能更加高效。每个SM共享内存扩大到32KB，其中64KB预留为专用，Tensor核心的增强让SM性能提升达50%。

Tensor核心是Turing架构的亮点，它支持INT8/INT4/FP16，为游戏GPU的实时AI（如DLSS）和 NGX神经服务提供了强大的加速。比如在图像识别和自动驾驶这些任务中，Tensor核心能加速矩阵乘法，每时钟周期内处理海量运算，性能尤为突出。

特别值得一提的是，Tesla T4 GPU凭借Turing Tensor核心的多精度模式，其性能比CPU强大近40倍，专为数据中心应用量身打造，支持INT8/INT4推理和视频分析等高精度任务。

Turing GPU架构的革新不仅限于游戏图形，它引入的多精度计算模式更是优化了数据中心的能效，降低了成本。增强的视频引擎、MPS和高带宽内存共同提升了数据中心的性能表现。

在硬件优化上，Turing GPU采用GDDR6显存，提供20%的能效提升，抗噪声能力增强，同时引入L2缓存和ROP单元，显存压缩技术也大幅减少数据传输需求。全新的显示引擎兼容高分辨率、HDR和8K显示器，且在HDR处理、NVENC和NVDEC方面实现了显著升级，支持多种格式的视频编码和解码，同时简化了VR设备的连接，包括对USB-C和VirtualLink的硬件支持。

相比之下，Pascal架构通过双MIO接口优化了SLI带宽，支持高分辨率输出和多显示器NVIDIA Surround。而Turing（TU102和TU104）则采用NVLink技术，取代MIO和PCIe，提供高达50GB/秒的双向带宽，TU102拥有双x8链路，达到100GB/秒的双向速度，而TU104则提供单x8链路。NVLink支持双路SLI，但不支持3/4路连接。

Turing GPU架构的每一次迭代，都是NVIDIA对性能和效率的不懈追求，它重新定义了游戏体验和数据中心的运算能力，引领技术的前沿革新。

黄仁勋是个怎样的人

黄仁勋是一位知名的企业家和计算机图形技术的先驱。

 杰出的企业家

黄仁勋是NVIDIA公司的创始人兼首席执行官，他带领NVIDIA从一家小公司成长为全球计算机图形技术领域的领军企业。他的领导才能和商业眼光使NVIDIA在显卡、人工智能等领域取得了卓越的成就。

计算机图形技术的先驱

黄仁勋对计算机图形技术有着深刻的见解和独特的愿景。他推动了GPU的发展，使图形渲染更加逼真。他的工作不仅改变了游戏的面貌，还为**制作、虚拟现实和增强现实等领域的发展做出了巨大贡献。

创新精神

黄仁勋具备强烈的创新精神。他不满足于现状，始终致力于研发新技术、新产品，推动公司的持续创新和发展。他对技术的热爱和对未来的憧憬使他不断挑战自我，引领NVIDIA在竞争激烈的市场中保持领先地位。

视野广阔

黄仁勋具有广阔的视野，他不仅对计算机图形技术有深入了解，还关注人工智能、深度学习等领域的最新发展。他的视野使他能够引领NVIDIA不断拓展新的业务领域，使公司在多个领域取得领先位置。

综上所述，黄仁勋是一位杰出的企业家、计算机图形技术的先驱、具有创新精神及广阔视野的领导者。他的贡献不仅改变了计算机图形技术的面貌，也影响了与之相关的多个领域的发展。

一文了解英伟达：（一）公司及主营业务

一、英伟达公司概览

英伟达（NVIDIA）作为全球AI算力领域的领军者，成立于1993年，专注于GPU的研发与制造，从传统供应商转型为平台化公司，引领人工智能时代软硬件一体化解决方案。在2023年5月底，公司市值突破1万亿美元，成为全球首家市值破万亿美元的芯片公司。

英伟达主导AI训练与推理市场，CUDA架构是当前最适合深度学习和AI训练的GPU架构，拥有300个加速库和400个AI模型。在硬件布局上，形成CPU+GPU+DPU协同布局，训练和推理芯片性能遥遥领先，AI服务器GPU市场份额显著领先。公司自研数据中心服务器CPU搭配GPU，性能较传统X86CPU提高数倍，在公司GPU高市场份额情况下强化平台优势。

英伟达游戏业务在全球游戏市场占据明显优势，新一代40系列显卡供不应求，全球用户超过2亿，受益于高玩家基数和产品升级周期，游戏业务有望成为稳定的现金牛。

二、英伟达主营业务分析

数据中心业务是英伟达增长最快的领域，2022年已超越游戏业务成为公司第一大业务。2023财年（2022年度）英伟达营收约269.74亿美元，其中数据中心业务营收约150亿元，占比约56%，游戏业务营收约90.67亿元，占比约33%。

数据中心业务专注于加速超大规模计算、云服务、企业、公共部门和边缘数据中心的计算密集型工作负载，例如人工智能、数据分析、图形和科学计算等，构建基于GPU、DPU和CPU的加速计算平台，围绕CUDA提供各类库和软件开发工具，重塑AI时代的数据中心。

过去五年，英伟达推出Volta、Ampere、Hopper等高性能计算和AI训练架构，发布V100、A100、H100等高端GPU。通过持续的技术革新，公司GPU产品向量双精度浮点算力从7.8TFLOPS提升至30TFLOPS。

英伟达每年在GTC大会上发布新品，2023年GTC大会上公布了Grace CPU的部分测试数据，与现有数据中心使用的X86 CPU相比，在运行微服务的速度、内存密集型数据处理性能和多个技术计算应用上运行流体力学计算工作时，Grace CPU分别快2.3倍、2倍和1.9倍。Grace CPU有望在2023下半年量产。

数据中心GPU是全球高端GPU领导者，经过数十代产品迭代，技术指标全面升级。数据中心CPU领域，英伟达推出Grace系列，加速大型AI、HPC、云和超大规模工作负载。Grace CPU超级芯片采用NVLink®-C2C技术，提供144个Arm®Neoverse V2核心和1TB/s的内存带宽，每瓦性能较当前领先CPU提高2倍。此外，Grace Hopper超级芯片结合了Grace和Hopper架构，为加速AI和高性能计算（HPC）应用提供CPU+GPU结合的一致内存模型。

过去五年，英伟达数据中心业务营收复合年增长率（CAGR）达到51%，未来有望继续成为增长核心驱动力。

游戏业务是英伟达的核心领域，游戏显卡在市场上广泛布局，满足从入门级到专业级的需求。过去几年，疫情后PC出货量下滑对游戏业务造成影响，2022年游戏业务降至英伟达第二大产品线，但游戏显卡在行业的龙头地位依然稳固。

英伟达游戏业务提供面向PC和笔记本电脑的GeForce RTX和GeForce GTX显卡、用于硬件性能不足设备的GeForce NOW云游戏、用于在电视上播放高质量流媒体的SHIELD以及用于游戏机的平台和开发服务ACE。游戏业务中的NVIDIA RTX具有光线追踪技术，提供深度学习技术NVIDIA DLSS，将人工智能引入游戏物理/动画模拟、实时渲染和AI增强的直播功能。GeForce NOW提供云端链接，连接数字在线PC游戏平台，实现玩家串联游戏库。ACE游戏开发版利用AI驱动的自然语言交互技术，为游戏中的非玩家角色（NPC）带来智能，并提供中间件、工具及用于建立和部署定制语音、对话及动画AI模型。

过去十几年，游戏成为最大的娱乐产业，PC端成为主要游戏平台，3A游戏、电子竞技、社交连接和游戏流媒体的兴起推动游戏业务增长。在游戏GPU领域，英伟达市场份额超过80%，全球超过2亿游戏玩家使用公司的GeForce系列显卡。

过去五年，游戏业务营收复合年增长率（CAGR）仅为10%，2023财年（2022年）游戏业务下滑严重，但进入第四季度后开始逐步回暖。2024财年Q1公司游戏业务收入约22.4亿美元，同比下降约38%，环比增长约22%。目前，游戏业务的最坏时刻已经过去，库存清理基本结束，随着GeForce RTX40系列中端产品的出货，收入有所回暖，未来有望进一步增长。

专业可视化业务是英伟达在专业领域的重要布局，公司持续推进可视化行业技术革新，包括新的GPU架构、更高效的显存技术和智能化的软件工具。英伟达专业显卡在高性能计算、人工智能、虚拟现实等领域提供卓越的性能和可靠性，为专业用户提供了更佳的视觉体验和计算能力。

英伟达与独立软件供应商（ISV）紧密合作，优化配套产品，为计算机辅助设计、建筑设计、消费品制造、医疗仪器和航空航天等领域提供更具生产力的GPU解决方案。GTC2023大会上，公司发布了运行在Azure上的Omniverse Cloud，为客户在工业元宇宙上设计、开发、部署和管理工业元宇宙提供支持。

英伟达在专业可视化领域占据90%以上的市场份额，4500万艺术家、建筑师和产品设计师使用公司产品处理挑战性的工作流，突破创造力的极限。过去五年，专业可视化业务营收复合年增长率（CAGR）达到11%。

自动驾驶业务是英伟达的重要战略领域，公司提供完整的端到端解决方案，包括软件和硬件部分。硬件端提供Drive Orin SoC、Driver Atlan SoC和Drive Thor SoC等高算力自动驾驶芯片，软件端提供包括DRIVE AV完整软件栈、DRIVE Chauffeur、DRIVE IX软件和实时对话AI功能的Omniverse Avatar。

截至2023年最新数据，公司自动驾驶业务未来6年在手订单超过140亿美元，比2022年在手订单增加30亿美元。公司自动驾驶产品覆盖前30大乘用车厂商中的20家、前10大货车厂商中的7家、前10大无人驾驶出租车中的8家。过去五年，自动驾驶业务营收复合年增长率（CAGR）约为10%，自2022年开始显著增长，2024财年Q1公司汽车业务收入约3亿美元，同比增长114%。

据Lux Research预测，到2030年自动驾驶汽车有望达到870亿美元规模，搭载英伟达的汽车有望达到1000万辆。英伟达自动驾驶业务即将步入收获期，有望成为下一个十亿美元的营收板块，并有望打开公司第三成长曲线。

NVIDIA GPU 架构的命名背后你知道多少？

NVIDIA GPU架构命名背后的科学先驱们

从最初的以温标命名，到后来以科学家的名字致敬，NVIDIA GPU架构的命名背后凝聚着对计算机科学历史的尊重与对未来探索的期待。从Ada Lovelace到Grace Hopper，再到André-Marie Ampère和Alan Turing，每一位科学家都在其领域内开创了先河，为人类的科技发展做出了不可磨灭的贡献。NVIDIA在发展其架构时，以这些科学巨匠的名字命名，不仅是对他们成就的纪念，更是对未来计算机科学领域无限可能的致敬。

NVIDIA Ada Lovelace架构

NVIDIA Ada Lovelace架构，致力于为游戏、专业图形、AI和计算性能提供卓越表现。其亮点在于革命性的光线追踪和基于AI的神经图形性能提升。Ada Lovelace，作为计算机科学的先驱，不仅被认为是世界上第一位计算机程序员，她的工作和思想为后世带来了深远的影响。她的开创性意义在NVIDIA Ada Lovelace架构上得以体现，展现了对未来图形计算的无限想象。

NVIDIA Hopper架构

NVIDIA Hopper架构是全球AI基础设施引擎的性能飞跃，以Grace Hopper的名字命名。Grace Hopper发明了世界上第一个编译器，为程序语言开发奠定了基础。Hopper架构采用先进的制造工艺，拥有超过800亿个晶体管，并引入了五项突破性创新，为AI计算提供了前所未有的性能提升。Grace Hopper的工作为现代计算机科学注入了活力，而Hopper架构则是对她在编程领域卓越贡献的致敬。

NVIDIA Ampère架构

NVIDIA Ampère架构是全球最强弹性数据中心的核心，以André-Marie Ampère的名字命名。Ampère对电磁学的研究，推动了科学认知的边界，其分子电流假说揭示了磁现象的电本质。NVIDIA Ampère架构则通过超过540亿个晶体管和六项关键突破，展示了在计算性能和能效提升上的巨大潜力，为数据中心提供了强大支持。

NVIDIA Turing架构

NVIDIA Turing架构的诞生标志着计算机图形领域的一次根本性变革，以Alan Turing的名字命名，展示了对人工智能和计算机科学未来的期许。Turing不仅提出了图灵测试，验证了机器智能的可能性，还为现代计算机逻辑工作方式奠定了基础。Turing架构集实时光线追踪、AI、模拟和光栅化于一体，为创意表达提供了前所未有的可能性。

NVIDIA Volta架构

NVIDIA Volta架构旨在将人工智能引入各个行业，以Alessandro Volta的名字命名。作为电池发明者，Volta的创新精神在Volta架构上得到了延续，其设计集成了超过210亿个晶体管，提供了每秒超过100万亿次的深度学习性能，展现了人工智能计算的无限可能。

NVIDIA Pascal架构

NVIDIA Pascal架构则以Blaise Pascal的名字命名，这位数学家和Pascaline（最早的机械计算器之一）的发明者。Pascal架构在能效提升和性能飞跃上取得了显著成就，是NVIDIA首个集成NVIDIA NVLink™高速双向互联的架构，为计算性能的提升提供了重要支持。

NVIDIA Maxwell架构

NVIDIA Maxwell架构以詹姆斯·麦克斯韦的名字命名，这位19世纪开发电磁辐射理论的科学家。Maxwell架构的特点是双精运算单元的架构设计，以及更大的共享内存和更强的图形处理能力，展现了NVIDIA在GPU设计上的创新与突破。

NVIDIA Kepler架构

NVIDIA Kepler架构以Johannes Kepler的名字命名，这位德国数学家和天文学家以其行星运动定律而闻名。Kepler架构在硬件上设计了双精度性能和更多共享内存，体现了NVIDIA在提升GPU性能上的不懈追求。

NVIDIA Fermi架构

NVIDIA Fermi架构以Enrico Fermi的名字命名，这位意大利物理学家和诺贝尔奖获得者。Fermi架构实现了自G80以来GPU架构的最重大飞跃，引入了双精度性能和更多共享内存，展现了NVIDIA在GPU技术上的领先地位。

NVIDIA Tesla架构

NVIDIA Tesla架构则以Nikola Tesla的名字命名，这位先锋电气工程师和发明家。Tesla架构为全球最先进的数据中心GPU，能够以前所未有的速度运行大型模拟，展现了NVIDIA在高性能计算领域的创新与贡献。

这些GPU架构的命名，不仅是对历史科学巨匠的致敬，更是NVIDIA对未来计算世界愿景的体现。每一代架构的诞生，都标志着计算机科学领域的一次次突破，为人类探索未知提供了强大的计算工具。

英伟达公司简介概况

1. 全球知名的公司，英伟达（NVIDIA Corporation）专注于芯片设计与销售，涉及图形处理器（GPU）和人工智能（AI）领域。

2. 作为全球图形处理技术和人工智能领域的先驱和领导者，英伟达的核心业务是GPU的研发与销售。

3. 自成立以来，英伟达致力于图形处理技术的创新，其GPU产品线覆盖了个人电脑、游戏主机到专业图形工作站、数据中心等多个市场。

4. 英伟达的GPU以其出色的图形渲染能力和高效的能耗比受到全球消费者的推崇，例如GeForce系列显卡是游戏玩家的首选，Quadro系列在专业图形设计领域占据重要地位。

5. 近年来，英伟达在人工智能领域取得了显著的进展，其GPU的并行处理能力非常适合深度学习等计算密集型任务。

6. 英伟达推出的CUDA平台和针对AI应用优化的Tensor Core技术，以及一系列软硬件一体的解决方案，如DGX系列AI超级计算机，极大地推动了人工智能行业的发展。

7. 英伟达的GPU技术不仅助力科学研究，还广泛应用于医疗、自动驾驶、虚拟现实等多个领域，对社会进步做出了重要贡献。

8. 同时，英伟达注重环保和可持续发展，不断优化产品设计和制造工艺，以降低能耗和减少对环境的影响。

9. 总结来说，英伟达凭借其在GPU和AI领域的领先技术，已经成为全球科技行业的佼佼者，其产品和服务正在深刻地改变我们的生活和工作的方式。

AI时代的超级巨头成长史：英伟达（Since 1993）

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英伟达（NVIDIA）由黄仁勋（Jensen Huang）于1993年创立，迅速成长为全球领先的GPU制造商和人工智能计算的先驱。黄仁勋在LSI Logic和AMD的工作经历为他积累了宝贵的行业经验。在他的领导下，英伟达成为游戏和专业市场图形技术的主导力量，并在AI和数据中心的计算处理领域发挥了核心作用。

英伟达从初创公司发展成为市值前五的上市公司，黄仁勋的领导力和战略眼光是关键。他的公司从生产商品化显卡起步，逐步转型为提供跨行业开发者平台，通过CUDA（Nvidia的计算统一设备架构）为各种应用提供强大支持。

在AI时代，英伟达利用其GPU架构和CUDA平台成为推动生成式AI发展的关键力量，包括OpenAI的诞生及其在ChatGPT等技术上的应用。英伟达的CUDA战略成功地将其定位为计算行业的领导者。

英伟达经历了从游戏领域到企业数据中心、科学计算和自动驾驶汽车架构的广泛领域转型，通过CUDA平台实现了真实世界的数字孪生模拟。这一平台的灵活性和广泛适用性使得英伟达成为跨行业技术解决方案的首选。

尽管面临来自竞争者的挑战和市场波动，英伟达对CUDA的承诺及其服务于广泛行业的计算平台愿景取得了回报。通过提供高性能计算能力，英伟达在加速全球计算工作负载方面发挥了重要作用，推动了AI技术的快速进步和应用。

在AI时代的曙光中，英伟达继续引领技术革命，成为推动智能发展的重要力量。通过其在GPU和AI领域的创新，英伟达不断推动着科技行业的前沿。

英伟达显卡技术特点及技术优势

英伟达（NVIDIA）是全球知名的图形处理器设计公司，其显卡产品在市场上占据重要地位。英伟达显卡以其强大的性能、优秀的图像处理能力和创新的技术引领行业发展。其GPU架构不断刷新性能标杆，从GeForce系列到Turing架构，再到最新的Ampere架构，性能提升显著。Ampere架构采用了三星8nm制程工艺，拥有230亿个晶体管，相比上一代Turing架构，性能提升高达20倍。

英伟达显卡在图像渲染方面也处于领先地位。从Turing架构开始，引入了实时光线追踪技术，使得游戏画面更加逼真。此外，还支持深度学习超级采样（DLSS）技术，通过AI算法提高游戏画面质量，同时提高游戏帧数。

英伟达显卡不仅在图像处理方面表现出色，还具有强大的计算能力。这使得英伟达显卡在深度学习、人工智能等领域具有广泛的应用。其GPU架构支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供了相应的优化工具和库，使得深度学习应用在英伟达显卡上运行效率更高。

英伟达显卡在能效方面也表现出色。新一代Ampere架构的显卡采用了三星8nm制程工艺，相比上一代12nm工艺，能效比提高了30%。这使得英伟达显卡在高性能的同时保持较低的功耗。

英伟达显卡在游戏体验方面具有显著优势。其GPU架构优化和强大的计算能力使得游戏帧率更高、画面更流畅。此外，还支持多种游戏优化技术，如GameWorks、Ansel等，为玩家带来更好的游戏体验。

英伟达显卡在深度学习领域具有广泛的应用。其GPU架构支持多种深度学习框架，并提供了相应的优化工具和库，使得深度学习应用在英伟达显卡上运行效率更高。

英伟达显卡具有良好的兼容性，不仅与Windows操作系统和各种游戏引擎兼容良好，还与其他硬件设备如主板、内存等也具有很好的兼容性。这使得用户在选择英伟达显卡时无需担心兼容性问题。

英伟达提供了丰富的软件支持，包括GeForce Experience、ShadowPlay、NVIDIA Ansel等。这些软件可以满足用户的多种需求，如游戏优化、视频录制、截图等。此外，还提供了相应的驱动程序和固件更新，不断优化显卡性能和稳定性。

综上所述，英伟达显卡以其强大的GPU架构、高级图像渲染技术、高效的能耗比以及良好的兼容性和软件支持，在市场上具有很高的竞争力。对于追求高性能图形处理和游戏体验的用户来说，英伟达显卡无疑是一个值得考虑的选择。

NVIDIA GPU的一些解析（一）

揭开NVIDIA GPU的神秘面纱：从G80到Turing的革新历程</

在探索Intel GPU之后，我们转而深入理解NVIDIA GPU的奥秘。NVIDIA的GPU世界以其独特的流处理器（Stream Processors，简称SP）和CUDA架构而闻名，这些创新推动了图形处理的革新。从DX10时代的G80架构开始，每颗GPU的核心——CUDA Core的数量直接决定了流处理器的数量，这是NVIDIA对通用计算的基石， Scalar（标量）计算则是G80的一大亮点，它提升了运算的灵活性。

GPU编程模型经历了从面向对象（AoS）到面向数组（SoA）的转变，这主要归功于SIMD（Single Instruction Multiple Data）和SIMT（Single Instruction Multiple Threads）的融合。NVIDIA通过SIMT技术，实现了并行处理，显著提高了运算效率。CUDA的Compute Unified Device Architecture (CUDA)是NVIDIA为GPU通用计算打造的平台，其背后是PTX（Parallel Thread eXecution）的高效执行引擎。

从Tesla架构开始，SM（Streaming Multiprocessor）单元作为GPU的核心组件，随着世代更新，如G80、Tesla和GTX200，功能和结构不断优化。例如，Tesla引入了独立的双精度FMA单元，大大增强了GPU的计算性能。SP（Streaming Processor）在Tesla中虽有所限制，但其流水线设计和ALU的高效利用为GPU运算提供了基础，如24bit乘法的24cycle运算周期。

GPU的ALU采用流水线设计，每个SM下仅8个SP，这要求调度策略精细。例如，Active warp需持续占据6个ALU，而SFU（Single-Fused Unit）的24cycle浮点乘法与GPU的精度提升紧密相关。在Fermi架构中，这些问题得到了改进，如SFU与调度单元的集成，以及对阻塞问题的修复。

随着GPU技术的迭代，如Maxwell和Pascal，SM的配置和功能也发生了变化。Maxwell通过增加寄存器和缓存资源，优化了线程寄存器，显著减小了指令延迟。Pascal则在保持密度和性能提升的同时，引入了FP16支持，对于AI和机器学习有着重要意义。然而，这些架构的优化也带来了挑战，如Tensor Core革新后的延迟管理和异步执行的复杂调度。

Turing架构进一步调整，RT Core独立，SLM/L1容量减小，Tensor Core的TF32和BF16支持扩展了AI训练的潜力。在Ampere架构中，CUDA Core的宣传与实际性能之间存在差异，调度策略的复杂性也随之增加，但全FP32 warp连续发射指令的特性显著提升了吞吐量。

总的来说，NVIDIA GPU的历史是一个不断演进的过程，从G80的革新到Tensor Core的突破，每一代都在性能、精度和并行计算能力上取得突破。这些变革不仅推动了图形渲染的进步，也深刻影响了人工智能和高性能计算领域。

nvidia是什么品牌

NVIDIA是图形处理技术的领先品牌。

该品牌专注于高性能计算平台及人工智能加速技术的研发，其产品和服务覆盖了个人计算设备、数据中心以及云服务等众多领域。以下是关于NVIDIA的详细介绍：

1.品牌概述：NVIDIA是一家总部位于美国的技术公司，专注于图形处理器的研发和制造。其产品线覆盖了从游戏设备到数据中心的各种产品，其中GPU是其最核心的产品之一。NVIDIA的GPU被广泛应用于计算机图形学、人工智能、机器学习、深度学习等领域。

2.产品和服务：NVIDIA的产品线非常广泛，包括用于游戏和创作的GeForce显卡、用于数据中心和高性能计算的Tesla GPU等。此外，NVIDIA还推出了众多面向人工智能、机器学习和深度学习领域的解决方案和产品，如专为人工智能开发的芯片等。

3.品牌影响力：由于其在图形处理技术和人工智能领域的技术领先地位，NVIDIA在全球范围内拥有广泛的客户基础和合作伙伴网络。其产品和服务被众多游戏开发者、科研机构、数据中心和企业所采纳和应用。同时，NVIDIA也在持续推动GPU技术的发展，致力于在人工智能和大数据等领域带来更多的创新和突破。NVIDIA凭借其强大的技术和品牌影响力，一直处于图形处理技术的前沿。其不断推出的新产品和技术，不仅推动了计算机图形学的发展，也在人工智能领域发挥了重要作用。