Nvidia的AI晶片歷史

NVIDIA 自 2006 年推出 CUDA 架構以來，持續研發專為人工智慧（AI）設計的 GPU，以下是其主要產品的演進：

1. 2006 年：CUDA 架構
2. • NVIDIA 發布 CUDA（Compute Unified Device Architecture），使 GPU 能夠進行通用計算，開啟了 GPU 在 AI 領域的應用。
2. 2008 年：Tesla 系列
3. • 推出 Tesla C1060，基於 GT200 架構，專為高效能計算和科學運算設計，支援 CUDA，適用於 AI 訓練。
3. 2012 年：Kepler 架構
4. • 發布 Tesla K20，基於 Kepler 架構，提升了雙精度浮點運算性能，適合深度學習訓練。
4. 2016 年：Pascal 架構
5. • 推出 Tesla P100，採用 Pascal 架構，支援 NVLink 技術，顯著提升深度學習訓練效率。
5. 2017 年：Volta 架構
6. • 發布 Tesla V100，基於 Volta 架構，首次引入 Tensor Core，專為深度學習加速設計，提升 AI 訓練和推理性能。
6. 2020 年：Ampere 架構
7. • 推出 A100 GPU，採用 Ampere 架構，擁有第三代 Tensor Core，支援多實例 GPU（MIG）技術，適用於多種 AI 工作負載。
7. 2022 年：Hopper 架構
8. • 發布 H100 GPU，基於 Hopper 架構，具備第四代 Tensor Core，支援 Transformer Engine，專為大型 AI 模型訓練和推理設計。
8. 2024 年：Blackwell 架構
9. • 計劃推出 B100 GPU，採用 Blackwell 架構，預計在性能和能效上有重大突破，進一步提升 AI 訓練和推理能力。

NVIDIA 持續透過新架構和技術，提升 GPU 在 AI 領域的性能和效率，滿足不斷增長的計算需求。

1. CUDA 架構

• 代表晶片：
• • Tesla C870
  • Tesla C1060
• 用途：
• • 初步實現 GPU 通用計算，應用於基礎 AI 訓練和科學運算。

2. Fermi 架構

• 代表晶片：
• • Tesla M2050
  • Tesla M2070
• 用途：
• • 引入雙精度浮點運算，適合資料密集型運算。

3. Kepler 架構

• 代表晶片：
• • Tesla K10
  • Tesla K20
  • Tesla K40
• 用途：
• • 強化深度學習和高效能運算，成為 AI 訓練的熱門選擇。

4. Maxwell 架構

• 代表晶片：
• • Tesla M40
  • Tesla M4
• 用途：
• • 針對深度學習推理進行優化，適合低功耗推理工作負載。

5. Pascal 架構

• 代表晶片：
• • Tesla P100
  • Tesla P4
  • Tesla P40
• 用途：
• • 支援 NVLink 技術，顯著提升 AI 訓練和高效能運算效率。

6. Volta 架構

• 代表晶片：
• • Tesla V100
  • Titan V
• 用途：
• • 首次引入 Tensor Core，顯著加速深度學習訓練和推理。

7. Turing 架構

• 代表晶片：
• • T4
  • RTX 系列（針對消費級 AI 和圖形運算）
• 用途：
• • 支援混合精度計算，適合 AI 推理和視覺運算。

8. Ampere 架構

• 代表晶片：
• • A100
  • A30
  • A10
  • RTX A 系列（專業圖形運算）
• 用途：
• • 支援第三代 Tensor Core 和多實例 GPU（MIG），專為大規模 AI 模型訓練設計。

9. Hopper 架構

• 代表晶片：
• • H100
  • H800（中國市場特供版本）
• 用途：
• • 配備第四代 Tensor Core 和 Transformer Engine，專注於生成式 AI 和大型語言模型（LLM）。

10. Blackwell 架構

• 代表晶片（即將推出）：
• • B100
  • 預期還有其他產品（如 B200、GB200）
• 用途：
• • 採用 Chiplet 設計，進一步提升 AI 訓練和推理性能，支援更大規模的模型和高效能運算。