英伟达GPU架构进化史：从Tesla到Blackwell，如何重塑高性能计算格局？

英伟达创始人兼CEO黄仁勋即将迎来一个关键时刻，他将在英伟达年度技术峰会GTC上发表演讲，阐述公司探索AI新前沿的战略方向。此次大会对英伟达股价的重振至关重要。

据摩根大通预测，英伟达将在峰会上推出Blackwell Ultra芯片（GB300），并可能透露Rubin平台的部分细节。大会将聚焦于AI硬件的全面升级，涵盖高性能GPU、HBM内存、强化散热和电源管理，以及CPO（共封装光学）技术路线图。

在黄仁勋发表演讲前，让我们回顾一下英伟达近年来推出的GPU架构及其背后的故事。

早在1999年底，英伟达推出了首款GPU——Geforce 256，它集成了完整的渲染管线，为图形加速带来了显著提升。然而，这款产品尚不具备可编程能力，直到2001年随着DX8引入可编程顶点着色器的概念，英伟达在Geforce 3中加入了Vertex Processor，使GPU得以编程。随后，DX和OpenGL引入了更多可编程着色器，以满足渲染开发者的需求。

GPU最初的设计并非针对深度学习，而是图形加速。在CUDA架构出现之前，GPU对深度学习运算的支持有限。真正用于人工智能算力支持的GPU是GPGPU（通用计算图形处理器），它用于处理非特定需求的计算任务。

革命始于CUDA架构的诞生。随着GPU可编程能力的发掘，其并行计算潜力被广泛认可。2003年的SIGGRAPH大会上，业界泰斗级人物探讨了利用GPU进行各种运算的可能性。尽管当时开发者只能利用着色器编程语言开发程序，但GPU并行计算的潜力已显而易见。斯坦福大学的Ian Bark看到了这一需求，投身到Brook语言的研发中，后成为GPU并行计算软件栈的先驱。2006年，他加入英伟达，两年后开发出CUDA。

同年，英伟达推出了Tesla架构的第一代产品G80，标志着GPU通用计算探索的开始。G80采用全新的CUDA架构，支持C语言编程，可用于通用数据并行计算。这是英伟达命运的转折点，开启了并行加速时代。随后，英伟达推出了第二代Tesla架构GT200，双精度FMA运算速度大幅提升。

在G80和GT200两代产品的基础上，英伟达积累了大量用户体验反馈，招募了首席科学家Bill Dally，最终推出了Fermi架构。这是首款专为计算任务设计的GPU，不仅具备强大的图形渲染能力，还重新定义了GPU的概念，旨在加速并行计算性能。GF100是首款基于Fermi架构的GPU，集成了32亿个晶体管。

之后，英伟达保持了大约两年更新一次架构的频率。2012年推出的Kepler架构支持超级计算和双精度计算，性能和功耗显著提升。2014年的Maxwell架构是Kepler的升级版，优化了低功耗和高性能需求，适用于移动设备。2016年，Pascal架构推出，专为深度学习设计，支持所有主流深度学习计算框架。

面对深度学习领域的激烈竞争，英伟达在Pascal架构推出次年就发布了Volta架构，引入了Tensor Core专门加速矩阵运算，提升深度学习计算效率。随后，Turing架构进一步增强Tensor Core功能，支持更多数据格式，并引入了光线追踪技术。2020年的Ampere架构则刷新了人们对Tensor Core的认知，支持更多数据格式，并引入稀疏矩阵计算优化。

英伟达在AI时代的领导地位日益凸显。2016年，黄仁勋将首台DGX-1超级计算机赠予OpenAI。2022年，OpenAI发布的ChatGPT成为深度学习领域的里程碑。英伟达作为“卖铲人”，发布了H100 GPU，凭借Hopper架构成为地表最强并行处理器。Hopper架构去除了RT Core，引入了Transformer引擎，专为深度学习计算优化。

2024年，英伟达推出的Blackwell架构为生成式AI带来显著飞跃。GB200超级芯片在处理LLM推理任务时性能提升高达30倍，能耗优化高达25倍。还引入了第二代Transformer引擎和第五代NVLink技术。

英伟达GPU架构的不断创新和升级，推动了深度学习技术的边界，为研究和应用提供了强大计算支持，促进了AI技术的快速发展。明日，黄仁勋将在GTC峰会上如何刷新人们的想象，值得期待。