| 架构名称 | 发布时间 | 特点 | 代表产品型号 | 应用对象 |
|---|---|---|---|---|
| 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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