英伟达GPU架构与AMD GPU架构的迭代升级

架构迭代与制程升级是GPU性能的生命线

不同的微架构设计会对 GPU 的性能产生决定性的影响，因此保持架构升级节奏

以及制程升级速率是保证产品竞争力的关键。

英伟达GPU架构演进从最初Fermi架构到最新的Ampere架构和Hopper架

构。每一阶段都在性能和能效比方面得到提升，引入了新技术，如 CUDA、GPU

Boost、RT 核心和 Tensor 核心等，在图形渲染、科学计算和深度学习等领域发挥

重要作用。最新一代 Hopper 架构在 2022 年 3 月推出，旨在加速 AI 模型训练，

使用 Hopper Tensor Core 进行 FP8 和 FP16 的混合精度计算，以大幅加速

Transformer 模型的 AI 计算。与上一代相比，Hopper 还将 TF32、FP64、FP16 和

INT8 精度的每秒浮点运算(FLOPS)提高了 3 倍。

图1：NVIDIA GPU 架构演进历史

AMD作为全球第二大GPU厂商，亦通过持续的架构演进保持其市场领先地

位。从 2010 年以来，AMD 相继推出：GCN 架构、RDNA 架构、RDNA 2 架

构、RDNA 3 架构、CDNA 架构和 CDNA 2 架构。最新一代面向高性能计算和人

工智能 CDNA 2 架构于架构采用增强型 Matrix Core 技术，支持更广泛的数据类

型和应用，针对高性能计算工作负载带来全速率双精度和全新 FP64 矩阵运

算。基于 CDNA2 架构的 AMD Instinct MI250X GPU FP64 双精度运算算力最高

可达 95.7 TFLOPs。

图2.AMD GPU 架构演进历史