架構名稱 | 釋出時間 | 特點 | 代表產品型號 | 套用物件 |
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Tesla | 2006年 | NVIDIA的第一個統一著色器模型架構 | Tesla C2050、Tesla C870 | 通用計算和圖形處理 |
Fermi | 2010年 | 引入CUDA技術,提高記憶體頻寬和計算效能 | Tesla C2050、GeForce GTX 480 | 高效能計算和圖形處理 |
Kepler | 2012年 | 提高能效比和效能,引入新的SMX設計 | Tesla K40、GeForce GTX 680 | 高效能計算和圖形處理 |
Maxwell | 2014年 | 進一步最佳化能效比和效能,采用全新記憶體控制器 | Tesla M40、GeForce GTX 980 | 高效能計算和圖形處理 |
Pascal | 2016年 | 16nm制程紅利,計算遊戲核心再分離 | Tesla P100、GeForce GTX 1080 | 高效能計算、圖形處理和AI |
Volta | 2017年 | 引入Tensor Core,專註於深度學習和人工智能套用 | Tesla V100 | 高效能計算、深度學習和AI |
Turing | 2018年 | 即時光線追蹤(RTX)和深度學習超采樣(DLSS) | GeForce RTX 2080、GeForce RTX 2080 Super、Quadro RTX 8000 | 遊戲、專業圖形和AI |
Ampere | 2020年 | 全新的SM設計和記憶體階層,引入第三代Tensor Core和第二代RT Core | A100、GeForce RTX 30系列 | 高效能計算、圖形處理和AI |
Hopper | 2022年 | 支持第四代Tensor Core,新型流式處理器 | p00、p00 | 高效能計算、深度學習和AI |
Ada Lovelace | 2022年 | 引入第三代RT Cores、第四代Tensor Cores、著色器執行重排序(SER)技術 | GeForce RTX 4090 | 遊戲、專業圖形和AI |
Blackwell | 2024年 | 創新技術,AI推理效能比前一代產品提升30倍,能耗降低25倍 | B200、B100 | AI和高效能計算 |
對於每個架構的詳細特點和效能,建議查閱官方釋出的技術白皮書和相關技術資料。
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