架构名称 | 发布时间 | 特点 | 代表产品型号 | 应用对象 |
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Tesla | 2006年 | NVIDIA的第一个统一着色器模型架构 | Tesla C2050、Tesla C870 | 通用计算和图形处理 |
Fermi | 2010年 | 引入CUDA技术,提高内存带宽和计算性能 | Tesla C2050、GeForce GTX 480 | 高性能计算和图形处理 |
Kepler | 2012年 | 提高能效比和性能,引入新的SMX设计 | Tesla K40、GeForce GTX 680 | 高性能计算和图形处理 |
Maxwell | 2014年 | 进一步优化能效比和性能,采用全新内存控制器 | Tesla M40、GeForce GTX 980 | 高性能计算和图形处理 |
Pascal | 2016年 | 16nm制程红利,计算游戏核心再分离 | Tesla P100、GeForce GTX 1080 | 高性能计算、图形处理和AI |
Volta | 2017年 | 引入Tensor Core,专注于深度学习和人工智能应用 | Tesla V100 | 高性能计算、深度学习和AI |
Turing | 2018年 | 实时光线追踪(RTX)和深度学习超采样(DLSS) | GeForce RTX 2080、GeForce RTX 2080 Super、Quadro RTX 8000 | 游戏、专业图形和AI |
Ampere | 2020年 | 全新的SM设计和内存层次结构,引入第三代Tensor Core和第二代RT Core | A100、GeForce RTX 30系列 | 高性能计算、图形处理和AI |
Hopper | 2022年 | 支持第四代Tensor Core,新型流式处理器 | p00、p00 | 高性能计算、深度学习和AI |
Ada Lovelace | 2022年 | 引入第三代RT Cores、第四代Tensor Cores、着色器执行重排序(SER)技术 | GeForce RTX 4090 | 游戏、专业图形和AI |
Blackwell | 2024年 | 创新技术,AI推理性能比前一代产品提升30倍,能耗降低25倍 | B200、B100 | AI和高性能计算 |
对于每个架构的详细特点和性能,建议查阅官方发布的技术白皮书和相关技术资料。
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