英伟达的Ampere架构和Hopper架构技术解析

英伟达的Ampere架构和Hopper架构分别代表了该公司在GPU设计上的两个重要里程碑，两者在性能、能效、以及针对不同应用场景的支持上都有显著的进步和差异。

Ampere架构（安培架构）

发布时间：Ampere架构首次在2020年随NVIDIA A100计算卡亮相，主要面向数据中心、专业图形应用及高端游戏市场。

关键技术特点:

1. 更高的并发运算能力：相比前代架构，Ampere设计支持更多并发运算，提升了对高性能计算（HPC）和复杂数据分析任务的处理能力。

2. 第二代RT Core和第三代Tensor Core：这些核心的引入大幅增强了光线追踪和人工智能计算能力，对于游戏和专业应用中的实时渲染、物理模拟和AI推理有着显著提升。

3. 改进的流式多处理器（SM）设计：提高了每瓦性能，使得每个时钟周期内能够执行更多的操作。

4. 更大的带宽和更快的内存：使用了更快的HBM2e内存，以及支持PCIe 4.0，提升了数据传输速度。

应用场景：Ampere架构广泛应用于数据中心加速、专业工作站、高端游戏显卡等，如RTX 30系列游戏显卡。

Hopper架构

英伟达的Hopper架构是一项重大的技术创新，专为加速计算而设计，旨在满足从小型企业到百亿亿次级高性能计算（HPC）和万亿参数规模的人工智能（AI）等各类工作负载的需求。

发布时间：Hopper架构在2022年正式推出，以美国计算机科学家Grace Hopper命名，标志着英伟达GPU设计的又一次重大革新，主要针对数据中心和高性能计算市场。

Hopper架构技术原理解析： 1. 多芯片模块（MCM）设计 Hopper架构采用了创新的多芯片模块（MCM）设计，这是一个重大变化，意味着GPU不再是单一的大芯片，而是由多个小芯片通过高速互连技术整合在一起。这种设计允许更灵活的扩展和更高的性能密度，同时也有助于提高良率和降低成本。 2. Tensor Core进化 Hopper架构的张量核心（Tensor Cores）得到了进一步的增强，支持更广泛的数学运算精度，如FP64、TF32、FP16等，这对于需要高精度计算的科学模拟和AI训练任务至关重要。在AI性能方面，H100 GPU在多种精度下实现了对比前代A100 GPU高达3倍的性能提升。 3. 稀疏性支持与优化 NVIDIA越来越注重稀疏性技术，Hopper架构支持动态稀疏性，允许GPU在处理神经网络时跳过零值权重的计算，从而提高效率和性能。这对于大规模深度学习模型尤其有益，因为这些模型往往包含大量零值权重。 4. 安全性和可扩展性 Hopper架构强调安全性，内置了多项安全特性，确保数据在传输和处理过程中的安全。同时，它设计用于安全地扩展，支持各种数据中心的工作负载，从边缘计算到超大规模数据中心，都能保证高效、安全的运行。 5. 先进制造工艺 H100 GPU采用的是先进的制造工艺（如台积电的4N或5nm工艺），这使得在保持能效的同时，能集成更多的晶体管，达到约800亿至1400亿的数量级，大大提升了计算密度和能效比。 6. 高速互连与存储技术 Hopper架构优化了内存带宽和数据传输速度，可能采用HBM3或类似的高速内存技术，以及增强的NVLink和NVSwitch技术，确保在多GPU配置中实现高效的数据交换，这对于大规模并行计算至关重要。 7. 软件生态支持 除了硬件创新，Hopper架构也伴随着软件生态系统的全面升级，包括CUDA、cuDNN、TensorRT等工具和库的优化，确保开发者能够充分利用新架构的潜力，简化开发流程，加速应用部署。

应用场景：Hopper架构预计将用于数据中心的高性能计算、大型语言模型、AI研究、深度学习训练等高要求领域，以及可能的顶级专业显卡产品。

总结而言，Hopper架构是对Ampere架构的一次全面升级，它在晶体管数量、芯片设计、制造工艺等方面均有显著提升，目标在于满足未来几年内对更高计算性能和能效的需求，尤其是在快速增长的AI和数据中心市场。