Nvidia GPU 架构演进

杨镇源 于 2025-07-28 发布 浏览量

NVIDIA 游戏显卡架构演进图

架构名称 中文名字 发布时间 核心参数（代表核心） 特点与优势 制程与晶体管数 代表型号
Fermi 费米 2010 512 CUDA Cores 首个完整 GPU 架构，支持 ECC 与缓存体系 40/28nm，约30亿晶体管 GTX 480, GTX 580
Kepler 开普勒 2012 每 SMX 192 FP32 + 64 FP64 CUDA Cores 性能效率提升、支持 GPU Boost 与 GPU Direct 28nm，约71亿晶体管 GTX 680, GTX 780 Ti
Maxwell 麦克斯韦 2014 每 SM 128 CUDA Cores 能效高、热控好，适合中高端游戏卡 28nm，约80亿晶体管 GTX 750 Ti, GTX 980
Pascal 帕斯卡 2016 每 SM 64 FP32 CUDA Cores GDDR5X 支持，高频显存，NVLink 第一代 16nm，约153亿晶体管 GTX 1080, GTX 1070 Ti
Turing 图灵 2018 64 FP32 + 64 Int32 + 8 Tensor Core / SM Tensor Core 2.0、RT Core 第一代，DLSS 1.0 12nm，约186亿晶体管 RTX 2060, RTX 2080 Ti
Ampere 安培 2020 64 FP32 + 64 Int32 + 4 Tensor Core / SM Tensor Core 3.0、RT Core 2.0、DLSS 2.0、MIG 1.0、NVLink 3.0 8nm（三星），约283亿晶体管 RTX 3080, RTX 3090
Ada Lovelace 爱达·洛芙蕾丝 2022‑10‑12 每 SM 128 CUDA Cores + 第三代 RT Core + 第四代 Tensor Core 第三代 RT Core 性能提升约 2×、SER 重排序提升帧率、第四代 Tensor Core 支持 FP8 TSMC 定制 4N，CUDA Compute Capability 8.9 RTX 4080, RTX 4090
Blackwell 布莱克韦尔 2025 最大 GB202：24,576 CUDA Cores 第四代 RT Core + 第五代 Tensor Core（支持 FP4）、DLSS 4.0、神经渲染技术 TSMC 定制 4N (消费级) / 4NP (数据中心)；GB202 含约 24,576 CUDA Cores RTX 5090, RTX Pro 6000 Blackwell 等

NVIDIA 数据中心 / 专业 GPU 架构演进图

架构名称 中文名字 发布时间 核心参数（代表核心） 特点与优势 制程与晶体管数 代表型号
Fermi 费米 2010 512 CUDA Cores 支持 ECC，双精度性能良好 40/28nm，约30亿晶体管 Tesla M2050
Kepler 开普勒 2012 每 SMX 192 FP32 + 64 FP64 CUDA Cores GPU Direct 技术，ECC 支持 28nm，约71亿晶体管 Tesla K80, K40M
Maxwell 麦克斯韦 2014 每 SM 128 CUDA Cores 强调能效，双精度支持有限 28nm，约80亿晶体管 Quadro M5000 / M6000
Pascal 帕斯卡 2016 GP100：60 SM × (64 CUDA + 32 DP Cores) NVLink 1.0、HBM2 支持，高性能计算能力 16nm，约153亿晶体管 Tesla P100, Quadro GP100
Volta 伏特 2017 每 SM 包含 32 FP64 + 64 Int32 + 64 FP32 + 8 Tensor Core 引入第一代 Tensor Core，NVLink2.0、NVSwitch1.0，AI 算力显著提升 12nm，约211亿晶体管 Tesla V100, Titan V
Turing 图灵 2018 包含 RT Core + Tensor Core 2.0 AI 推理优化，适合轻量级任务部署 12nm，约186亿晶体管 Tesla T4
Ampere 安培 2020 A100：108 SM × (64 FP32 + 4 Tensor Core) Tensor Core 3.0；结构稀疏加速；MIG 1.0；NVLink 3.0 7nm，约283亿晶体管 A100, A30, A10
Hopper 赫柏 2022 H100：132 SM × (128 FP32 + Tensor Core 4.0) Transformer 引擎 1.0、FP8 支持、MIG 2.0、NVLink 4.0 4nm，约800亿晶体管 H100
Ada Lovelace L40 爱达·洛芙蕾丝 (L40) 2023‑Early 18,176 CUDA Cores, Tensor Core Gen4 (568 units), RT Core Gen3 (142 units) 48GB GDDR6 ECC、企业级稳定性、RT/AI 可视化加速、被广泛用于虚拟化和渲染任务 TSMC 定制 4N，约76.3B 晶体管, 608 mm² die NVIDIA L40 / L40S
Blackwell 布莱克韦尔 2024‑2025 GB100 双芯片封装总计 2080 亿晶体管；GB100 包含两颗 GB100 die 第五代 Tensor Core（支持 FP4/FP6）、第二代 Transformer 引擎、NVLink5.0/NV-HBI，高效能/机密 AI 计算 客制 4NP，双 die 总晶体管数约 2080 亿 B200 / GB200 NVL72 / RTX Pro 6000 Blackwell 等