英伟达产品系列分类及数据中心GPU型号参数大全

1. GeForce系列（G系列）：

- 特点：GeForce系列是英伟达主打的消费级GPU产品线，注重提供高性能的图形处理能力和游戏特性。它们具备实时光线追踪（Ray Tracing）和DLSS（Deep Learning Super Sampling）等先进技术，提供更逼真的游戏画面和流畅的游戏体验。

- 主要应用领域：主要面向游戏玩家和普通用户。

2. Quadro系列（P系列）：

- 特点：Quadro系列是英伟达专业级GPU产品线，针对商业和专业应用领域进行了优化。Quadro GPU具备强大的计算能力、大容量显存和专业特性，如双精度浮点运算和驱动程序的优化。

- 主要应用领域：主要用于计算机辅助设计（CAD）、动画制作、科学计算、虚拟现实等需要高精度计算和可靠稳定性的专业领域。

3. Tesla系列（T系列）：

- 特点：Tesla系列主要用于高性能计算和机器学习任务，在计算能力和深度学习加速方面有突出表现。Tesla GPU集成了深度学习加速器（如NVIDIA Tensor Cores），提供快速的矩阵运算和神经网络推理。

- 主要应用领域：主要应用于科学计算、数据分析、深度学习等高要求的计算任务。

4. Tegra系列：

- 特点：Tegra系列是英伟达的移动处理器产品线，用于嵌入式系统、智能手机、平板电脑、汽车电子等领域。Tegra芯片提供高性能的图形和计算能力，同时具备低功耗和高度集成的特点。

- 主要应用领域：主要应用于嵌入式系统、智能手机、平板电脑、汽车电子等领域。

5. Jetson系列：

- 特点：Jetson系列是面向边缘计算和人工智能应用的嵌入式开发平台，具备强大的计算和推理能力。它们适用于构建智能摄像头、机器人、自动驾驶系统等。

- 主要应用领域：主要应用于边缘计算、人工智能、机器人等领域。

6. DGX系列：

- 特点：DGX系列是面向深度学习和人工智能研究的高性能计算服务器，集成多个GPU和专用硬件。DGX服务器提供强大的计算和训练能力，支持大规模深度学习模型的训练和推理。

- 主要应用领域：主要用于深度学习、人工智能研究和开发等领域。

这些产品线在不同领域和应用中展示了英伟达在计算与图形处理技术方面的广泛应用和创新。选择合适的产品线取决于具体的需求、预算以及所需的特性和性能。

主要架构

1、Tesla 架构 (2006)（芯片代号：GT）：

Tesla 架构是 NVIDIA 推出的第一个通用并行计算（GPGPU）架构，主要用于科学计算和高性能计算。

代表产品：Tesla C870/GeForce 8800 GTX

2、Fermi 架构 (2010)（芯片代号：GF）：

Fermi 架构引入了许多新技术，包括CUDA架构、ECC内存、NVIDIA Parallel DataCache、和GPU直接支持C++等。这个架构的GPU主要用于科学计算、图形处理和高性能计算。

代表产品：Tesla C2050/GeForce GTX 480

3、Kepler 架构 (2012)（芯片代号：GK）：

Kepler 架构在功耗效率和性能方面进行了改进，引入了GPU Boost技术，增加了对动态并行计算的支持。这个架构的GPU在科学计算、深度学习和游戏等领域取得了显著的成功。

代表产品：Tesla K40/GeForce GTX 680

4、Maxwell 架构 (2014)（芯片代号：GM）：

Maxwell 架构进一步提高了功耗效率，并引入了一些新的技术。例如多层次的内存系统、动态超分辨率技术和VR Direct技术。这个架构的GPU被广泛应用于游戏、深度学习和移动设备。

代表产品：Tesla M40/GeForce GTX 980

5、Pascal 架构 (2016)（芯片代号：GP）：

Pascal 架构引入了16nm FinFET制程技术，提供了更高的性能和功耗效率。同时，它加强了对深度学习和人工智能计算的支持，引入了NVIDIA 的Tensor Cores。Pascal 架构的GPU广泛应用于深度学习和高性能计算领域。

代表产品：Tesla P100/GeForce GTX 1080

6、Volta 架构 (2017)（芯片代号：GV）：

Volta 架构引入了更多的深度学习优化特性，如Tensor Cores和专为深度学习工作负载而设计的TensorRT。Volta 架构的GPU主要用于深度学习、科学计算和高性能计算。

代表产品：Tesla V100

7、Turing 架构 (2018)（芯片代号：TU）：

Turing 架构引入了实时光线追踪技术、深度学习技术（如RT Cores和Tensor Cores）以及新的流程图渲染技术。这个架构的GPU主要应用于游戏、深度学习和专业可视化等领域。

代表产品：Tesla T4/GeForce RTX 2080 Ti

8、Ampere 架构 (2020)（芯片代号：GA）：

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。

代表产品：Telsa A100/GeForce RTX 3080

9、Ada Lovelace 架构 (2022)（芯片代号：AD）：

这个架构是专为光线追踪和基于 AI 的神经图形设计的 GPU，能够提供高性能的游戏、专业图形、AI 和计算性能。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。Ada Lovelace 架构引入了第四代 Tensor Core，可加速 AI 计算，以及第三代 RT Core，可加速光线追踪。

代表产品：GeForce RTX 4080

10、Hopper 架构 (2022)（芯片代号：GH）：

H100 NVL GPU是英伟达公司的下一代加速计算平台，采用了全新的Hopper架构。该GPU支持PCIe 5.0标准，具有40Tb/s的IO带宽，可承载全球互联网的流量。H100 GPU还包括一个专用的Transformer引擎，可解决万亿参数语言模型。H100的技术创新可以将大型语言模型（LLMs）的速度提高30倍，是业界领先的对话AI。H100 NVL GPU可在任何数据中心中实现最佳性能和易于扩展性，从而将LLMs带入主流。H100 NVL GPU可在功耗受限的数据中心环境中将GPT-175B模型性能提高12倍，同时保持低延迟。H100 GPU还提供了五年的订阅服务，包括企业支持，以及NVIDIA AI Enterprise软件套件，为企业级AI提供最高性能。

代表产品：Telsa H100

NVIDIA H100 CNX产品规格

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