Nvidia GPU架构演变

最新推荐文章于 2025-03-03 20:44:50 发布
最新推荐文章于 2025-03-03 20:44:50 发布
阅读量3.5k 收藏 6
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： GPU 文章标签： nvidia gpu 架构
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/haohaibo031113/article/details/75575062
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 2179
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。
NVIDIA GPU 架构发展史
最新发布
moyanjdc的博客
06-28 1712
本文详细介绍了NVIDIA GPU从1999年到2024年的架构发展史，涵盖各个重要架构的名称来源、发布时间、晶体管数量、制程、代表型号和核心参数，展示了NVIDIA在图形处理和AI计算领域的技术进步。
Nvidia GPU架构演变
Henry_Zhao的博客
03-30 1716
Maxwell架构(2014)---->pascal架构（2016）---->Turing图灵架构(2019)
NVIDA GPU架构演进（2022年更新）
热门推荐
daijingxin的博客
03-21 2万+
GPU发展时间表 GPU架构的更新主要体现在SM、TPC的增加，最终体现在GPU浮点计算能力的提升。 Kepler架构： FP64单元和FP32单元的比例是1:3或者1:24；GPU型号K80。 Maxwell架构： FP64单元和FP32单元的比例下降到了只有1:32；GPU型号M10/M40。 Pascal架构： 这个比例又提高到了1:2(P100)但低端型号里仍然保持为1:32，型号Tesla P40、GTX 1080TI/Titan XP、Quadro GP100/P6000/P5000 Vota
GPU架构演进十年，从费米到安培
OneFlow深度学习框架
10-09 2312
撰文 |Will Zhang随着软件从1.0进化到2.0，即从图灵机演进到类深度学习算法。计算用的硬件也在加速从CPU到GPU等迁移。本文试图整理从2010年到2020年这十年间的英伟达...
GPU架构变迁
feifei_14119的专栏
03-26 1460
一、采用渲染管线 一条完整的像素管线意味着在一个时钟周期完成至少进行1个PS运算，并输出一次纹理 渲染管线是由包括Pixel Shader Unit（像素着色单元）+ TMU(纹理贴图单元) + ROP（光栅化引擎）三部分组成的。用公式表达可以简单写作：PS=PSU+TMU+ROP。 PSU完成像素处理，TMU负责纹理渲染，而ROP则负责像素的最终输出。 代表是GeForce256 二、
3 分钟看完 NVIDIA GPU 架构及演进
github_36774378的博客
11-10 1688
近期随着 AI 市场的爆发式增长，作为 AI 背后技术的核心之一 GPU（图形处理器）的价格也水涨船高。GPU 在人工智能中发挥着巨大的重要，特别是在计算和数据处理方面。目前生产 GPU 主流厂商其实并不多，主要就是 NVIDIA、AMD、Intel、高通等厂家。本文将主要聊聊 NVIDIA GPU 的核心架构及架构演进。
GPU 英伟达GPU架构回顾
web14786210723的博客
01-20 1571
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。
AMD和NVIDIA两家公司GPU架构由分到合发展综述.pdf
09-25
"AMD和NVIDIA两家公司GPU架构由分到合发展综述.pdf" ...AMD和NVIDIA两家公司GPU架构的发展史，是一个不断探索和竞争的过程，两家公司的GPU架构设计思路不断演变和完善，推动了GPU技术的发展和进步。
【GPU硬件架构与算力】NVIDIA GPU架构概览：从图形处理器到计算平台
![CUDA详细参数（算力+CUDA支持版本）]...本章将介绍GPU的基本硬件架构，包括其核心组件，如流处理器（Streaming Multiproc
Tesla GPU架构分析4
08-04
总结来说，Tesla GPU架构的发展历程展示了GPU从最初的图形处理单元逐步演变为强大的计算平台，特别是在3D渲染、科学计算、深度学习和实时光线追踪等领域发挥了关键作用。随着技术的进步，GPU将继续在各种应用中发挥...
NVIDIA GPU 发展综述（期末文档）
07-18
NVIDIA GPU 发展综述期末文档设计。
NVIDIA GPU 架构详解：Pascal、Volta、Turing、Ampere、Ada、Hopper、Blackwell
分享实践与思考
03-03 1万+
NVIDIA 的 GPU 架构持续演进，每一代都在计算能力、能效比和专用硬件加速方面取得突破。以下是主流架构的核心特性对比与应用场景分析。
NVIDIA CUDA入门（4）GPU体系架构概述
qq_37512669的博客
01-17 831
GPU 体系架构概述 为什么需要GPU？ 应用的需求越来越高 FLOPS：每秒钟可以进行的浮点数预算 GFLOPS：每秒钟可以运行十亿条浮点数运算 TFLOPS：一万亿次 GPU是一个异构的多处理器芯片，为图形图像处理优化 橙色的是渲染器（核心为ALU计算单元）0   三种方法提升GPU的处理速度： 1、16个核共享一条指令流，如果不是一条，需要额外的辅助控制机构，指令流共...
Nvidia CUDA初级教程4 GPU体系架构概述
weixin_44966641的博客
01-23 866
Nvidia CUDA初级教程4 GPU体系架构概述 视频：https://www.bilibili.com/video/BV1kx411m7Fk?p=5 讲师：周斌 本节内容： 为什么需要GPU 三种方法提升GPU的处理速度 实际GPU的设计举例： NVDIA GTX 480: Fermi NVDIA GTX 680: Kepler GPU存储器设计 名词解释 FLOPS - Floating-point OPerations per Second GFLOPS - One billion
Nvidia GPU 的存储架构 发展
This is Chuanqiz's Blog
12-19 4011
查阅了好多论文，以及英伟达的白皮书，最后终于搞明白了。。从Fermi 到Pascal,cache 的体系结构发生了变化；1. Fermi ![这里写图片描述](http://img.blog.youkuaiyun.com/20161219223508426?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZGFyazU2Njk=/font/5a6L
英伟达显卡不同架构_求历代英伟达显卡架构名称
weixin_42365422的博客
01-15 8603
展开全部1、Fermi费米架构费米是诺贝尔物理学奖得主，被称为原子能之父，他的实验小组建立了人类第一台可控核反应堆e69da5e6ba903231313335323631343130323136353331333433643633，也是费米悖论的提出者，英伟达在2010年发布的Fermi架构就以他的名字来命名。该家族包括GTX5系列、GTX4系列，如当年的双核心GTX590、580、GTX470等...
3分钟看完NVIDIA GPU架构及演进
未来社会二十年发展的核心技术趋势由ABCD四个字母组成，分别是AI（人工智能）、BlockChain（区块链）、Cloud（云）、和Data（大数据）每一次进步都有新的认知和感触
11-21 2112
近期随着 AI 市场的爆发式增长，作为 AI 背后技术的核心之一 GPU（图形处理器）的价格也水涨船高。GPU 在人工智能中发挥着巨大的重要，特别是在计算和数据处理方面。目前生产 GPU 主流厂商其实并不多，主要就是 NVIDIA、AMD、Intel、高通等厂家。本文将主要聊聊 NVIDIA GPU 的核心架构及架构演进。
架构发展史
tcben的博客
10-19 1295
英伟达的GPU架构发展引用：原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kunhe0512/article/details/126247243。
GPU架构解析：从入门到精通
"显卡帝将引导读者理解GPU架构图，涵盖顶点、像素、着色器的概念，SIMD与MIMD架构的区别，统一渲染架构的演变，GPU并行架构设计的原因，以及AMD（A）和NVIDIA（N）在GPU设计上的特点和异同。文章旨在帮助读者建立对...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值