深入浅出现代GPU架构：核心类型、精度模式与选择

现代GPU早已不再只是图形渲染的工具，而是人工智能、科学计算、数据分析等领域的计算引擎。本文将带你系统了解现代GPU架构的三大核心单元、多种精度模式，以及在实际应用中的选型与优化策略，帮助你用好每一块GPU。

一、GPU架构的演进：从图形到通用计算

GPU从最初的图形加速器，演变为支持成千上万并行线程的超级计算平台。如今的NVIDIA GPU集成了多种专用计算核心，能够胜任AI训练、科学模拟、可视化渲染等复杂任务。

二、核心类型解析：各司其职、协同加速

1. CUDA Cores：并行计算的基础

负责SIMT架构下的基本并行任务

适合图像处理、信号处理、线性代数等

常用于FP32精度，部分高端产品支持FP64

2. Tensor Cores：AI与HPC的加速引擎

专为矩阵乘加运算优化

支持多种精度（FP64、TF32、BF16、FP16、FP8）

AI训练速度大幅提升，尤其适合大模型

3. RT Cores：实现真实光线追踪

支持实时光影效果，用于游戏与专业可视化

不直接用于通用计算，但展示了GPU架构的任务专用化趋势

三、多种精度模式：性能与准确性的权衡之道

在GPU计算中，数值精度（即浮点格式）直接影响计算速度、资源占用与结果的准确性。NVIDIA现代GPU支持从64位到8位的多种浮点精度格式，不同精度适用于不同的计算场景。下面是对各类精度的特点与应用的逐一介绍：

1. FP64（双精度浮点）

FP64使用64位来表示一个数值，提供大约15至17位小数的高精度计算能力。它广泛应用于需要极高数值准确性的领域，比如气候模拟、流体动力学、量子化学和金融风险建模等。由于其运算资源消耗大，因此通常只在高性能计算（HPC）中使用，且主要集中于数据中心级GPU，如NVIDIA H100或V100系列。

2. FP32（单精度浮点）

FP32使用32位表示数字，精度大约为6至7位小数，是GPU计算中的“标准配置”。它在图形渲