GPU架构分类

发布于:2025-03-01 ⋅ 阅读:(128) ⋅ 点赞:(0)

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


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