在人工智能和深度学习领域，NVIDIA 凭借其强大的 GPU 产品线占据着举足轻重的地位。NVIDIA 拥有数十款功能各异的 GPU 产品，可用于部署和运行不同规模的机器学习模型，从边缘设备到大规模数据中心，几乎涵盖了所有应用场景。然而，NVIDIA GPU 的命名规则较为复杂，涉及架构代号（如 Ampere、Hopper）、性能等级（如 A100、A40）以及其他技术特征等多重维度，这使得用户在选择时容易感到困惑，同时也是不小的挑战。因此，了解NVIDIA GPU架构演进，充分理解这些不同显卡的核心参数、性能特征、成本效益，在实际需求场景使用时才能做出最佳选择。 

在了解 NVIDIA GPU架构之前，我们先来简单了解下 NVIDIA GPU 的核心参数，这样能够更好地帮助我们了解这些 GPU 的差别和各自的优势。

• CUDA Core：CUDA Core 是 NVIDIA GPU 上的计算核心单元，用于执行通用的并行计算任务，是最常看到的核心类型。NVIDIA 通常用最小的运算单元表示自己的运算能力，CUDA Core 指的是一个执行基础运算的处理元件，我们所说的 CUDA Core 数量，通常对应的是 FP32 计算单元的数量。

• Tensor Core：Tensor Core 是 NVIDIA Volta 架构及其后续架构（如 Ampere 架构）中引入的一种特殊计算单元。它们专门用于深度学习任务中的张量计算，如[矩阵乘法]和卷积运算。Tensor Core 核心特别大，通常与深度学习框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）相结合使用，它可以把整个矩阵都载入寄存器中批量运算，实现十几倍的效率提升。

• RT Core：RT Core 是 NVIDIA 的专用硬件单元，主要用于加速光线追踪计算。正常数据中心级的 GPU 核心是没有 RT Core 的，主要是消费级显卡才为光线追踪运算添加了 RTCores。RT Core 主要用于游戏开发、电影制作和虚拟现实等需要实时渲染的领域。

NVIDIA GPU 讲解

NVIDIA GPU 架构的演进

NVIDIA GPU架构的演进是一部典型的"需求驱动创新"的历史。它从专注于图形渲染出发，逐步演变为承载通用计算和人工智能计算的强大引擎。为了对这段演进史有一个直观的整体认知，首先我们用GPU产品发布时间线来概括其核心里程碑：

接下来，我们来详细解读每一个架构的代际创新，以及它们如何塑造了今天的计算格局。

详细架构演进解读

NVIDIA 技术架构

演进的核心驱动力

从上述演进历程中，我们可以清晰地看到几条主线：

1. 从通用到专用

• 早期的架构（Tesla到Kepler）主要优化通用并行计算。

• 从Pascal开始，特别是Volta引入Tensor Core后，NVIDIA开始集成针对特定领域（尤其是AI）的专用硬件，实现了性能的飞跃。后来的RT Core也是同一思路在图形领域的体现。

2. 对带宽和互联的极致追求

• 从GDDR5到HBM2/HBM2e/HBM3，显存带宽不断提升，以喂饱越来越多的计算核心。

• 互联技术从PCIe到NVLink/NVSwitch，再到Blackwell的芯片间高速互联，都是为了解决多GPU系统内部的数据传输瓶颈，这对于大规模AI训练至关重要。

3. 能效比的持续优化

• 每一代架构都在寻求在给定的功耗下提供更高的性能，这是GPU能够进入从移动设备到超大规模数据中心的每一个角落的关键。

4. 软件与硬件的协同进化

• CUDA的诞生是这一切的基础。随着硬件演进，NVIDIA不断丰富其软件栈（cuDNN, TensorRT等），构建了无与伦比的软件生态护城河，使开发者能充分利用硬件能力。

总结

NVIDIA GPU架构的演进史，是一部从图形处理器 到 并行计算 accelerator 再到 AI引擎 的进化史。其成功关键在于，它敏锐地捕捉到了AI这一未来趋势，并通过前瞻性的架构设计（专用核心）和强大的软件生态，牢牢抓住了时代机遇，最终确立了在人工智能计算领域的绝对领导地位。

NVIDIA 主流GPU核心参数速览

下表汇总了T4、V100、A40、A100、A800、H100、H200、H800和B100的主要规格，可以依据架构、显存、关键特性和典型应用场景这些维度进行横向对比。

英伟达GPU参数速查表，请注意：以上GPU部分详细规格和特性可能仍在更新中，建议在决策前访问NVIDIA官方网站获取最权威和最新的数据。

如何根据场景选择GPU？

面对众多选项，您可以从以下几个方面考虑，找到最适合您业务的GPU：

• 1. 明确主要工作负载
  不同的任务需要不同类型的计算资源。

• 大规模AI训练与推理：尤其是千亿参数级别的大语言模型（LLMs），需要极高的AI算力和大显存。H100、H200和未来的B100是为此设计的标杆。对于参数规模稍小的模型，A100和A800是性能与成本平衡的可靠选择。

• AI推理：对于高并发、低延时的在线推理场景，T4凭借其低功耗和对INT8/INT4精度的支持，是性价比极高的选择。

• 高性能计算（HPC）与科学模拟：许多科学计算应用（如气候模拟、分子动力学）依赖强大的双精度（FP64） 性能。V100和A100在此领域表现出色。

• 专业图形与渲染：如果需要强大的实时图形处理能力，用于虚拟制片、建筑可视化或虚拟工作站（vGPU），那么具备强大RT Core（光追核心） 的A40是更合适的选择。

• 成本与合规性考量：A800和H800是A100和H100的特定版本，在互联带宽上有所调整以符合国际贸易法规。如果您的项目受此限制，它们是直接的替代选项。

• 2. 评估性能与规模需求

• 数据中心级：对于需要部署多GPU节点的大规模任务，应考虑支持NVLink和NVSwitch（提升多GPU互联带宽）的型号，如A100、H100。

• 虚拟化与多租户：如果需要在多个虚拟机（VM）之间共享GPU资源，务必选择支持NVIDIA vGPU或MIG（多实例GPU） 技术的GPU。例如，A100和H100支持MIG，可以将单卡物理分割为多个独立实例；A40则支持vGPU，适合虚拟工作站场景。

总结与建议

简单来说，这几款GPU可以这样快速定位：

• H100/H200/B100：追求极致AI算力，专为超大规模模型打造。

• A100/A800：需要均衡的数据中心级性能，是经久考验的全能与性价比之选。

• T4：专注于高能效的AI推理和视频处理。

• V100：用于科学模拟等传统HPC或预算有限的AI项目。

• A40：主要面向专业图形设计、渲染和虚拟化。

参考：

• 英伟达系列显卡大解析
  

• 一文读懂 NVIDIA GPU 产品线

• NVIDIA GPU 核心与架构演进史
  

• NVIDIA A100 vs V100 vs T4：如何选择最适合的GPU？
  

• 英伟达算力GPU主要型号及参数

• NVIDIA 技术架构
  

• NVIDIA 产品资料
  

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