GPU架構

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GPU架構‌是指圖形處理單元（Graphics Processing Unit）的內部設計和組織結構。

簡介

GPU架構的發展經歷了多個階段，從早期的Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal架構，到後來的Volta、Turing、Ampere，以及最新的Blackwell架構，每一代架構都在性能和功能上有所提升。

這些架構的演變不僅提高了GPU的圖形處理能力，還增強了其在並行計算、深度學習、人工智能等領域的應用能力。例如，Ampere架構通過包含超過540億個晶體管、全新多實例GPU技術、第三代NVIDIA NVLink技術等創新設計，實現了AI訓練和推理性能的顯著提升。

而Blackwell架構則進一步深度融合了AI運算單元與圖形管線，為新一代工作負載提供了更強大的加速計算平台‌。

此外，GPU架構的設計也注重提高能效比和散熱性能，以滿足高性能計算和數據中心等領域對算力和能效的苛刻要求。

種類

NVIDIA的GPU架構包括以下幾種，按時間順序排列如下：

‌Tesla、Curie、Rankine、Kelvin、Celsius、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing、Ampere、Hopper、Blackwell、Ada Lovelace‌‌12。

這些架構代表了NVIDIA在GPU技術上的不斷創新和發展，每一代架構都在性能和功能上有所提升，以滿足不同領域的需求。從早期的Tesla架構到最新的Ada Lovelace架構，NVIDIA的GPU架構已經廣泛應用於高性能計算、深度學習、遊戲、創意設計等多個領域，推動了相關技術的進步和發展。

綜上所述，GPU架構是GPU性能和功能的基礎，其不斷發展和創新推動着圖形處理和並行計算技術的不斷進步。