英伟达的GPU

最新推荐文章于 2025-06-13 10:34:45 发布
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博客介绍了不同系列GPU的长处和用途，聚焦于信息技术领域中GPU这一关键硬件，为了解不同GPU在各类场景的适用性提供了信息。

不同系列GPU的长处用途
在这里插入图片描述

英伟达GPU及架构
yang_daxia的博客
01-06 3715
英伟达 GTX 1080TIPascal™ 结构 T4卡基于Turing架构 P4卡Pascal™ 结构 V100 基于Volta架构 在某一个架构上进行序列化, 就应该在这个架构上测试, 否则会报错 tensorRT:NVIDIA TensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎，用于在生产环境中部署深度学习应用程序，应用有图像分类、分割和目标检测等，可提...
Nvidia GPU系列产品分析
知识，既贵，又便宜。
03-25 5433
Nvidia的GPU发展了30多年，已经逐渐形成了消费级、专业级、AI加速等不同计算任务的GPU系列。纵观Nvidia的GPU发展历程，其不断迭代的GPU架构以及性能强劲的GPU互联技术成了Nvidia始终站在市场顶峰的决胜法宝。
英伟达的这款GPU太强了！
阿木寺的博客
05-06 2409
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达今年 3 月 21 日 - 24 日举办的 NVIDIA GTC 2022 大会可谓是亮点十足。NVIDIA 不仅一口气更新了 60 多个 SDK 应用程序，继续加大在 Omniverse、机器人平台、自动驾驶和量子计算等领域中的布局 ，还重磅发布了基于全新 Hopper 架构的 H100 GPU！Amu...
英伟达的GPU(4)
周博洋的博客
06-08 1539
绿色的HBM（Device memory），由于操作系统也不在CPU那边，所以比如你要是训练，或者推理时候读取数据，模型，还得从能掌管IO的CPU的内存那边拿数，CPU的内存和HBM显存之间想通信，一般是经过PCIE，这个图有点老，PCIE还显示6.4Gbps, 实际上现在的PCIE Gen5都15.6G了，下一代Gen6能到256。一级在SM内部，纯粹的片上片，所以虽然两个缓存都是SRAM，但是大小区别很大，因为就近的和tensor core或者cuda core通信，所以L1那边也是速度起飞。
人工智能英伟达越来越“大”的GPU
11-16 1094
英伟达：让我们遇见越来越“大”的GPU
GPU 英伟达GPU架构回顾
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生活需要深度
10-01 1万+
1999 年，英伟达发明了 GPU（graphics processing unit），本节将介绍英伟达 GPU 从 Fermi 到 Blackwell 共 9 代架构，时间跨度从 2010 年至 2024 年，具体包括费米（Feimi）、开普勒（Kepler）、麦克斯韦（Maxwell）、帕斯卡（Pashcal）、伏特（Volt）、图灵（Turing）、安培（Ampere）和赫柏（Hopper）和布莱克韦尔（Blackwell）架构。
英伟达 GPU 架构：演进与模型推理速度的深度关联
2401_82452722的博客
11-01 2499
H200 的显存从 H100 的 80GB 提升到了 141GB，更大的显存容量可以容纳更大规模的模型和数据，减少数据在内存和硬盘之间的交换次数，从而提高推理速度。当然也并不是所有的场景都适合NVLink的，PCIe的GPU的优势主要体现在其出色的灵活性和实用性，对于工作负载小、追求GPU数量平活配置的场景，PCIe版的GPU无疑是个更好的选择，而对于GPU间互联带宽有着极高需求的大规模AI模型的训练任务，SXM版的GPU凭借其无可匹敌的NVLink宽带和极致的性能则成为首要选择。然而，竞争也将促进合作。
漫谈英伟达GPU架构进化史：从Celsius到Blackwell
存储随笔
05-25 3979
英伟达GPU架构演进史（1999-2024） 本文梳理了英伟达从1999年Celsius架构到2024年Blackwell架构的20多代技术发展历程。1999年GeForce256首次提出GPU概念，开启图形处理器独立计算时代；2006年Tesla架构引入统一渲染和CUDA核心，开创GPU通用计算新纪元；2017年Volta架构加入Tensor Core，推动AI计算革命；2020年Ampere架构实现数据中心性能飞跃；2024年Blackwell架构专为生成式AI优化，支持万亿参数模型。每一代架构都在制程
芯片：英伟达GPU的并行计算能力是如何实现的？
u011732210的博客
01-12 1171
英伟达GPU的并行计算能力通过大量的计算核心、SIMD架构、线程块和网格模型、共享内存和寄存器的高效管理、硬件加速单元（如Tensor Cores）等多个方面来实现。这些设计使得GPU能够在处理大规模并行计算任务时，提供比传统CPU更高的计算吞吐量，特别适合深度学习、科学计算等对并行性要求极高的应用。
英伟达GPU为什么那么火，一张图解GPU比CPU强多少？【猿界算力-AI学院】
AI全球视野
12-12 1842
GPU在人工智能领域具有明显优势，主要得益于其高并行计算能力、高速内存带宽和容量，以及对并行计算语言的支持。 英伟达GPU之所以卖得火爆有几个主要原因：首先，英伟达的GPU在图形渲染和计算密集型任务方面表现出色，具有出色的性能和效能。这使得它们在游戏、影视制作和其他图形相关领域中备受推崇。 其次，英伟达的GPU产品线非常丰富，包括不同系列和型号，以满足各种需求和预算。无论是游戏爱好者、专业设计师还是AI人工智能研究人员，都可以根据自己的需求选择适合的产品。
一文彻底读懂：英伟达GPU分类、架构演进和参数解析
最新发布
weixin_46880696的博客
06-13 2578
每个CUDA核心只处理简单的数学运算（如浮点加减乘除），但通过集成数千个这样的核心，GPU能同时处理海量数据，速度远超CPU。显存位宽是GPU和显存之间的“数据通道宽度”，单位是bit（位），比如128bit、256bit、384bit等。位宽越大，GPU能同时读取的数据越多。其不断迭代的芯片架构与持续攀升的算力天花板，恰如一场自我突破的技术突围 —— 每一次架构升级，都是对行业算力边界的重新定义。在我们谈论算力的时候，常常会提到的半精度 （FP16）、单精度（FP32）、双精度（FP64）又是什么？
英伟达发布全球最大GPU：性能提升10倍，售价250万
量子位
03-28 3735
夏乙 发自 凹非寺量子位 出品 | 公众号 QbitAI英伟达的新杀器又来了。刚刚，在GTC 2018大会上，黄仁勋发布全球最大GPU。他说的是DGX-2。DGX-2能够实现每秒2千万亿次浮点运算（2 PFLOPS），性能比去年9月推出的DGX-1性能提高了10倍，售价39.9万美元（人民币250万元）。这次的GTC 2018大会在美国加州圣何塞举行，黄仁勋照例身着皮衣登台演讲。（官方还特别提示：
英伟达开大会，每秒下载1.4万部小电影的GPU来啦
硅谷密探
03-28 977
硅谷Live / 实地探访 / 热点探秘 / 深度探讨美国时间3月27日早上，英伟达 GTC 大会最重磅环节——英伟达创始人黄仁勋的主题演讲在圣何塞举行。要知道，GTC大会向来都是以AI和深度学习作为讨论重点，这次也不例外！那酷爱皮衣，还专门换了一件新皮衣的黄教主说了啥呢？从星球大战，哦不，从里面运用到的光线追踪RTX技术说起，到第一款采用 Volta 架构的 Quadro GV100 GPU，再
英伟达GPU显卡性能对比
曲折旅程，艰难人生
04-24 8168
英伟达GPU显卡参数对比
从英伟达 vs ATI的芯片大战看GPU前世今生
大数据
02-14 2892
导读：本文带你回顾从CPU到GPU的历史，再展望从GPU到TPU的未来。作者：钱纲来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01 第一代、第二代GPU1998年英伟达宣布GPU的研发成...
【微机原理】GPU的功能和架构
Rvosuke的博客
06-25 3206
GPU ， 图形处理器（graphics processing unit），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
英伟达技术总结
weixin_40426261的博客
06-11 1313
NVIDIA（英伟达）是一家领先的图形处理单元（GPU）制造商，同时也是人工智能（AI）和高性能计算（HPC）领域的重要技术供应商。NVIDIA（英伟达）是一家领先的图形处理单元（GPU）制造商，同时也是人工智能（AI）和高性能计算（HPC）领域的重要技术供应商。NVIDIA 的 GPU 和 AI 技术广泛应用于医疗影像分析、基因组学、药物发现等领域，提供高效的数据处理和分析能力。领先性能：NVIDIA 的 GPU 提供业界领先的图形处理和并行计算性能，广泛应用于各种高性能计算和 AI 应用。
英伟达的辉煌轨迹：从图形先驱到人工智能巨头的蜕变之路
w651428055的博客
06-30 774
在科技创新的浩瀚宇宙中，英伟达（NVIDIA）犹如一颗耀眼的恒星，以其卓越的技术和不懈的探索，从一家专注于图形处理的初创企业，逐渐演变为引领全球人工智能发展的领军企业。1999年，英伟达推出的GeForce 256 GPU，不仅是世界上第一款商用GPU，也是图形处理历史上的一个里程碑，它彻底改变了3D图形的渲染方式，为游戏和专业图形设计带来了革命性的体验。同时，英伟达的Quadro系列专业显卡，专为工作站用户和专业设计师打造，提供了强大的计算能力和精确的图形表现，满足了高端图形和科学计算的需求。
英伟达GPU
03-13
好的，用户想了解NVIDIA GPU的相关信息，包括介绍、技术参数和应用场景。首先，我需要整理已有的引用内容，确保信息准确。引用[1]提到NVIDIA GPU广泛应用于深度学习、HPC和图形计算，技术参数部分可能需要详细展开。...
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