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2023年12月10日 · Ampere 架构是 NVIDIA 的第二代深度学习架构，引入了更多的Tensor Cores、第三代NVLink以及改进的Ray Tracing技术。 Ampere 架构的GPU广泛应用于深度学习、科学计算和高性能计算领域。
2023年3月27日 · 汉语词源. NVIDIA（英伟达） 名字由来. 可能是因为下午的一时兴起，突然想写点什么，故有了此文。 现如今谈到nvidia公司，想必大伙都不会陌生。 如今chatgpt爆火带来的生成式AI的浪潮让nvidia这家加速计算硬件供应商获得了前所未有的关注。 回到本文的主…
- 概览
- NVIDIA Ada Lovelace
- NVIDIA Hopper
- NVIDIA Ampère
最初的 NVIDIA GPU 架构以温标命名，在 CUDA 发明后便开始以科学家的名称命名以致敬AI先驱们。随着 NVIDIA 公司的发展，GPU 架构的名称也在不断变化。最新一代架构则是以 1800 年代的数学家 Ada Lovelace 命名的，她被称为世界上第一位计算机程序员。
在 NVIDIA 开发新架构时，从不断发展的科学技术先驱名单中选出每一代新架构的名字。以先锋之名继续探索计算机科学宇宙。
“随着我们变得更像一家计算机公司，我们一直在将计算机科学家加入名单”——NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋
了解 NVIDIA GPU 架构命名背后有哪些伟大科学家！
NVIDIA Ada Lovelace 架构致力于打造出色的游戏与创作、专业图形、AI 和计算性能。
架构亮点：Ada GPU 架构能够为光线追踪和基于 AI 的神经图形提供革命性的性能。该架构显著提高了 GPU 性能基准，更代表着光线追踪和神经图形的转折点。
NVIDIA Hopper 架构助力全球 AI 基础设施引擎实现数量级的性能飞跃。
架构亮点：Hopper 采用先进的台积电 4N 工艺制造，拥有超过 800 亿个晶体管，采用五项突破性创新技术。
架构命名背后的科学家：
NVIDIA Hopper GPU 架构以及 2021 年推出的 NVIDIA Grace CPU 以计算机编程的开拓者 Grace Hopper 的名字命名。Grace Hopper发明了世界上第一个编译器——A-0 系统。到1956年，她开发出来一套很完整的程序语言，叫做FLOW-MATIC。格蕾丝为解决某些使用问题，写了一套称作“Validation”的程序。
NVIDIA Ampère 架构是全球超强弹性数据中心的核心。
架构亮点：NVIDIA Ampère 架构以 540 亿个晶体管打造的 7 纳米 (nm) 芯片，包含六项关键的突破性创新。
架构命名背后的科学家：
NVIDIA Ampère GPU 架构以帮助发展电磁学的法国物理学家 André-Marie Ampère 命名。安培对电磁作用的研究，结束了此前电、磁分离的认识，其分子电流假说揭示了磁现象的电本质，为此后电磁学的发展打下了基础。
NVIDIA Turing
NVIDIA Turing™ 架构集实时光线追踪、AI、模拟和光栅化于一身，为计算机图形带来了根本性变革，堪称自 2006 年 NVIDIA CUDA GPU 问世以来的一次巨大飞跃。
NVIDIA一般以历史上一些著名科学家的名字命名自己的GPU微架构，上面8种微架构分别是： 特斯拉， 费米， 开普勒， 麦克斯韦， 帕斯卡， 伏打， 图灵， 安培。 其中最新的是2020年宣布的Ampere架构。 二、Tesla 架构. Tesla 架构的资料在官网也没找到多少，不过这是英伟达第一个实现 统一着色器模型 的微架构。 经典型号是 G80，在Fermi架构白皮书的开篇部分有对G80的简要介绍： G80 是第一款支持 C 语言的 GPU，让程序员无需学习新的编程语言即可使用GPU的强大功能。 G80 是第一款用单一、统一的处理器取代独立的顶点和像素管道的 GPU，该处理器可以执行顶点、几何、像素和计算程序。 G80 是第一款使用标量线程处理器的 GPU，无需程序员手动管理向量寄存器
2023年8月23日 · 1）NVIDIA RTX：具有光线追踪技术，可以模拟光的物理行为，从而在计算机生成的场景实现更逼真的效果；还提供深度学习技术NVIDIA DLSS，将人工智能引入到游戏内的物理/动画模拟、实时渲染和 AI 增强的直播功能。
2023年11月10日 · 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。深入了解GPU架构 在探讨 NVIDIA GPU 架构之前，我们先来了解一些相关的基本知识。
上面这句话有几个概念解释一下. SM: 对应于上图中的SM硬件实体，内部有很多的CUDA Cores. Thread Block: 一个Thread Block包含多个线程（比如几百个），多个Blocks之间的执行完全独立，硬件可以任意调度多个Block间的执行顺序，而Block内部的多个线程执行规则由程序员决定，程同时程序员可以决定一共有多少个Blocks. Thread Warp: 32个线程为一个Thread Warp，Warp的调度有特殊规则，本文后面会继续深入. 由于本文不是讲怎么写CUDA，所以如果对SM/Block的解释仍然不明白，可以参考这一小节 docs.nvidia.com/cuda/cu.
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