NVIDIA全系列GPU技术路线演进分析

NVIDIA GPU 架构梳理

近期深入研究并行计算，需探究底层硬件精髓。高性能计算界，英伟达显卡稳居霸主地位。本文旨在梳理NVIDIA GPU架构之演进历程，助您洞悉其技术脉络，把握未来计算趋势。

目录：

NVIDIA GPU架构历经数次革新：从Tesla架构奠定基石，到Fermi架构提升性能，再到Kepler架构优化能效，Maxwell架构深化节能设计。Pascal架构强化深度学习，Volta架构推动高性能计算，Turing架构引领光线追踪，直至Ampere架构重塑游戏与创作体验。每一代都是技术革新的里程碑。

一、NVIDIA GPU的架构演变历史和基本概念[1]

截止2021年，发布时间离我们最近的8种NVIDIA GPU微架构是：

Tesla

Fermi

Kepler

Maxwell

Pascal

Volta

Turing

Ampere

NVIDIA以其独特的命名方式，将GPU微架构与历史上的杰出科学家相结合，其八大微架构分别致敬了特斯拉、费米、开普勒、麦克斯韦、帕斯卡、伏打、图灵和安培等科学巨匠。

其中最新的是2020年宣布的Ampere架构。

二、Tesla 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 GPU创新支持C语言，程序员无需另学新语言，即可畅享GPU强大性能。作为首款支持C语言的GPU，G80引领行业新潮流。

G80作为首款采用单一统一处理器的GPU，颠覆了传统独立的顶点和像素管道设计，强效执行顶点、几何、像素及计算程序，开创图形处理新纪元。

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

G80革命性引入单指令多线程（SIMT）执行模型，实现一条指令驱动多个独立线程并发执行，效能飞跃，引领计算新纪元。

G80革命性引入共享内存与屏障同步机制，为线程间通信开辟新天地。这一创新设计，不仅提升了通信效率，更确保了数据同步的精准性，为多线程应用带来了前所未有的性能提升。

G80 显卡

三、Fermi架构[2]

Fermi 架构是NVIDIA GPU 架构自初代 G80 以来最重大的飞跃。

NVIDIA GPU研发团队汲取G80与GT200精华，创新设计，缔造全球首款计算GPU。研发过程聚焦关键领域：性能提升、能效优化与技术创新，为计算领域树立新标杆，引领行业未来。

GPU在单精度浮点性能上已超越桌面CPU十倍，但针对部分计算密集型应用，双精度性能的提升同样至关重要，我们致力于不断突破，满足您的更高需求。

ECC支持功能强大，助力GPU计算在数据中心安全部署。通过ECC，用户可以放心安装大量GPU，保障医疗成像、金融期权定价等敏感数据应用免受内存错误侵扰，确保数据完整性与系统稳定性。

True Cache Hierarchy——对于无法使用GPU共享内存的并行算法，用户渴望一个高效的缓存架构。True Cache Hierarchy应运而生，为您解决这一难题，实现更顺畅的运算体验。

CUDA程序员渴望更多共享内存，以加速应用。众多开发者需求超16KB的SM共享内存，助力程序飞速运行，满足高效计算新挑战！

实现更迅捷的上下文切换，用户渴望在应用程序间流畅穿梭，享受极速的图形与计算互操作体验，让工作娱乐更加高效畅快。

用户急需优化并行算法效率，期望实现更迅捷的读-修改-写原子操作，以满足高速处理数据的迫切需求，从而大幅提升算法执行效率。

基于以上出发点，Fermi架构有以下四大亮点：

第三代流式多处理器 (SM)

每个 SM 有 32 个 CUDA 内核，是 GT200 的 4 倍

8 倍于 GT200 的峰值双精度浮点性能

Dual Warp Scheduler，实现双warp指令的高效调度与分派，确保并行处理，提升整体运算效率，助力实现更快速、更稳定的数据处理。

64 KB RAM，可配置共享内存和 L1 cache

第二代并行线程执行 ISA

具有完整 C++ 支持的统一地址空间

针对 OpenCL 和 DirectCompute 进行了优化

完整的 IEEE 754-2008 32 位和 64 位精度

带有 64 位扩展的完整 32 位整数路径

支持过渡到 64 位寻址的内存访问指令

通过预测提高性能

改进的内存子系统

NVIDIA Parallel DataCache TM 层次结构，拥有可配置的L1与Unified L2 Caches，以卓越性能提升数据处理效率，为您带来前所未有的计算体验，让每一份数据价值最大化。

第一个支持 ECC 内存的 GPU

大幅提升原子内存操作性能

NVIDIA GigaThread TM 引擎

应用程序上下文切换速度提高 10 倍

并发内核执行

乱序线程块执行

双重叠内存传输引擎

以上是Fermi 架构相较于初代架构提升的地方

下面具体看看Fermi 架构的配置

Fermi 架构

首款基于Fermi架构的GPU震撼登场，采用30亿晶体管精心打造，拥有强大512个CUDA内核，性能卓越，引领行业新风尚！

这512个CUDA内核巧妙布局，形成16个SM模块，宛如垂直的矩形阵列，紧密环绕在共享的L2缓存周围。每个SM模块均内含32个CUDA内核，高效协作，共同构建出强大的计算力，助力各类复杂任务的快速处理。

一个CUDA 内核为一个线程在每个时钟周期里执行一条浮点或整数指令。

6个64位显存分区，构建出强大的384位显存接口，赋予显卡强劲性能。总支持容量高达6GB的GDDR5 DRAM显存，确保流畅运行各类高负载任务。

GDDR5：第五版图形用双倍数据传输率存储器

DRAM：动态随机存取存储器

主机接口凭借PCI-Express技术，高效连接GPU与CPU。Giga Thread全局调度器精准分配线程块至SM线程调度器，确保处理任务迅速而有序。此系统结构专业，操作精准，助力计算性能大幅提升，为用户带来前所未有的高效体验。

Fermi图形渲染架构

NVIDIA GPU自Fermi系列起，均内置GPC（图形处理集群），这一强大单元宛如独立GPU般的存在。每个GPC配备一光栅引擎与四个SM（流式多处理器），共同构筑起强大的图形处理体系。众多GPC协同工作，确保了GPU的高效运行与卓越性能，为用户带来无与伦比的图形处理体验。

Fermi Streaming Multiprocessor (SM)

上图是将16个SM中的 1 个拿出来放大后的详细结构图，其中包含：

橙色部分：2 个 Warp Scheduler/Dispatch Unit

绿色部分：32 个 CUDA 内核，分在两条 lane 上，每条分别是 16 个

浅蓝色部分：register file-寄存器文件和 L1 cache

16 个 Load/Store units (LD/ST Unit)

4 个 Special Function Units (SFU)

每款SM均搭载32个CUDA内核，即图中绿色的Core小方块。每个内核均配备全流水线化的整数算术逻辑单元（ALU）和浮点单元（FPU），确保高性能计算。SM的卓越设计，让计算效能得到显著提升，为您带来前所未有的体验。

CUDA 内核

SM，作为GPU架构的核心组件，是实现硬件并行性的关键所在。其重要性不言而喻，正是SM的卓越性能，赋予了GPU强大的并行处理能力。

四、Kepler架构

Kepler架构以精简SM单元数（现称SMX单元）并大幅扩充每组SM单元中的CUDA内核数为核心理念。相较于Fermi架构，Kepler架构实现了跨越式提升，每个SM单元的CUDA内核数激增五倍，从32个跃升至192个，展现了其强大的计算能力。

在每个SMX中：

4 个 Warp Scheduler，8 个 Dispatch Unit

绿色：192个 CUDA 内核，分在12条 lane 上，每条分别是 16 个

黄色：搭载64个DP双精度运算单元，高效分布于4条lane，每条lane精准配置16个单元，运算性能卓越。

32 个 LD/ST Unit

32 个 SFU

五、Maxwell架构

Maxwell架构的SM单元与Kepler架构相比，经历了显著变革。此代SM单元独特之处在于，它巧妙地模仿了4个Fermi架构SM单元的2x2排列方式，这一创新设计被称为SMM单元，展现了架构的先进性与高效性。

SMM采用创新的象限设计，拥有四个32核处理块，每块配备专用warp调度程序，实现高效并行处理。该设计能在每个时钟周期内迅速分派两条指令，大幅提升计算效率，满足高性能计算需求。

每个 SMM 单元提供

八个纹理单元(texture units)

一个多态引擎(polymorph engine-图形的几何处理)

专用寄存器文件和共享内存。

每个处理块中：

1个 Warp Scheduler，2 个 Dispatch Unit

绿色：32个 CUDA 内核

8个 LD/ST Unit

8个 SFU

CUDA内核总数自Kpler时代起，每组SM单元由192个精简至128个，尽管数量减少，但每组SMM单元逻辑控制电路更为丰富，实现了更精细的控制，展现了技术的优化与进步。

Maxwell：NVIDIA开发者博客盛赞的顶级CUDA GPU！其卓越性能超越以往，堪称史上最强。引领技术革新，成就无限可能，让你轻松驾驭最复杂计算任务，尽显科技魅力！

六、Pascal架构

pascal架构的GP100核心

这里有一个新概念：核心

NVIDIA架构各异，Pascal架构独领风骚，其核心阵容强大，包括GP100与GP102两大核心，展现卓越性能。

GP100：3840个CUDA核心，60组SM单元；

GP102：3584个CUDA核心，28组SM单元；

第2组数据存疑

核心为完整GPU模组，图示pascal架构GP100核心，内含60个SM单元，高效强大，尽显技术之精髓，为您带来卓越性能体验。

各类显卡产品灵活采用不同GP100配置，既可选择满配，亦可进行减配。例如，Tesla P100显卡便巧妙运用56个SM单元，实现高效能输出，展现卓越性能。

GP100核心的SM单元

每个SM单元精巧划分为两个Process Block，每个Block内藏高效处理机制，实现双重效能，助力计算速度飙升，性能卓越非凡。

1个 Warp Scheduler，2 个 Dispatch Unit

绿色：32个 CUDA 内核

黄色：搭载16个DP双精度运算单元，均匀分布于2条lane中，每条lane均配备8个单元，高效能计算尽在掌控。

8个 LD/ST Unit

8个 SFU

CUDA内核总数自Maxwell时代起，每组SM单元从128个精简至64个，显著提升了效率。这一代最亮眼之处在于重新引入了DP双精度运算单元，实现了性能与精度的双重提升。

制程工艺升级到了16nm，性能大幅提升，功耗却不增加。

七、Volta架构

Volta架构的GV100核心

GV100核心的SM单元

每个SM单元精细划分为四个Process Block，每个Block独立运作，高效协同，确保数据处理速度与精度的双重提升。

1个 Warp Scheduler，1个 Dispatch Unit

8 个 FP64 Core

16 个 INT32 Core

16 个 FP32 Core

2 个 Tensor Core

8个 LD/ST Unit

4个 SFU

在前几代架构中：

一个CUDA 内核在每个时钟周期里只能为一个线程执行一条浮点或整数指令。

自Volta架构起，CUDA内核巧妙地被拆分为FP32与INT32两部分，此举之妙在于每一时钟周期内，浮点与整数指令得以并行执行，从而显著提升计算效率，为高性能计算领域带来革命性的进步。

Volta架构不仅擅长传统的单双精度计算，更独特的是新增了专用的Tensor Core张量单元，专为深度学习、AI运算等高效能需求而设计，性能卓越。

八、Turing架构

Turing架构的TU102核心

Turing架构目前一共有三种核心：

TU102核心

TU104核心

TU106核心

TU102核心的SM单元

每个SM单元有4个处理块，每个处理块中：

1 个 Warp Scheduler，1 个 Dispath Unit

16 个 INT32 Core

16 个 FP32 Core

2 个 Tensor Core

4 个 LD/ST Unit

4 个 SFU

这一代架构去掉了对FP64的支持。

九、Ampere架构

Ampere架构的GA102核心

GA102核心的SM单元

每个SM单元分成4个处理块，每个处理块中：

1 个 Warp Scheduler，1 个 Dispatch Unit

8 个 FP64 Core

16 个 FP32 Core

16 个 INT32 Core

1 个 Tensor Core

8 个 LD/ST Unit

4 个 SFU

本代架构创新回归FP64 Core，更承袭Volta架构之精髓，推出NVIDIA第三代Tensor技术。我们秉持每代架构更新一次Tensor的承诺，不断推动技术革新，为您带来前所未有的计算体验。

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