NVIDIA 在人工智慧（AI）領域推出了多款專用晶片，以下是主要的 AI 晶片系列：
- Tesla 系列：
- Tesla V100： 基於 Volta 架構，配備 640 個 Tensor Core，專為深度學習訓練和高效能運算設計。
- A100 系列：
- A100： 基於 Ampere 架構，擁有 6,912 個 CUDA 核心和 432 個 Tensor Core，支援多實例 GPU（MIG）技術，可同時處理多個任務。
- H100 系列：
- H100： 基於 Hopper 架構，採用台積電 4 奈米製程，配備 700 億個電晶體，性能較 A100 提升顯著。 數位時代
- Blackwell 系列：
- B200： 最新的 AI 晶片，基於 Blackwell 架構，訓練效能是前代 Hopper 架構的 2.5 倍，推論速度提升 5 倍。 聯合財經
這些晶片廣泛應用於深度學習訓練、推論、高效能運算等領域，滿足不同 AI 工作負載的需求。
NVIDIA 的 Volta、Ampere、Hopper 和 Blackwell 架構是其 GPU 技術演進的幾個重要階段，每一代都針對不同的技術挑戰和應用場景進行了改進和優化。以下是每個架構的主要特點和差異：
1. Volta 架構
- 推出時間： 2017 年
- 代表晶片： Tesla V100
- 核心創新：
- Tensor Core 首次引入： 支援混合精度運算（FP16 和 FP32），大幅提升 AI 訓練效率。
- CUDA 核心升級： 提升傳統 GPU 運算性能。
- 應用場景： 深度學習訓練、高效能運算（HPC）。
- 技術瓶頸：
- 雖然 Tensor Core 提供了顯著的性能提升，但整體功耗和能效比還有進一步優化空間。
2. Ampere 架構
- 推出時間： 2020 年
- 代表晶片： A100
- 核心創新：
- 多實例 GPU（MIG）技術： 將單個 GPU 分成多個虛擬實例，支持多任務並行處理。
- 第三代 Tensor Core： 支援更廣泛的運算精度，包括 BF16、FP64，性能比 Volta 提升約 2 倍。
- 更高的 CUDA 核心數量： 提升傳統圖形和計算性能。
- 應用場景： AI 訓練、推論、科學模擬。
- 進步： 比 Volta 提供更高效的多任務處理和能效。
3. Hopper 架構
- 推出時間： 2022 年
- 代表晶片： H100
- 核心創新：
- Transformer Engine： 專為加速自然語言處理（NLP）模型設計，如 GPT 和 BERT。
- 第四代 Tensor Core： 專注於 FP8 精度的優化，進一步提高性能和能效。
- HBM3 記憶體技術： 更快的記憶體帶寬，適合大規模模型訓練。
- 應用場景： 超大規模 AI 模型訓練（如 ChatGPT）、推論、HPC。
- 技術進步：
- 在 NLP 和大語言模型（LLM）方面表現突出。
- 訓練效能比 Ampere 提升約 3 倍。
4. Blackwell 架構
- 推出時間： 預計 2024 年
- 代表晶片： B100、B200（未正式命名）
- 核心創新：
- 全新架構設計： 擁有更高的效能和能效比。
- 進一步提升訓練與推論性能：訓練效能是 Hopper 的 2.5 倍。推論速度提升 5 倍。
- 應用場景： 下一代 AI 模型訓練與推論，超高效能運算。
- 期待：
- 預計將在大規模生成式 AI（Generative AI）和雲端推論中成為主流。
簡單結論：
- Volta → Ampere → Hopper → Blackwell 是 NVIDIA 不斷突破 AI 訓練和推論性能的演進路徑。
- 每一代架構針對 AI 和 HPC 提供更快、更高效的解決方案，從基礎深度學習訓練逐步拓展到 NLP、大語言模型和下一代生成式 AI 的核心支持。
