随着人工智能和深度学习技术的快速发展，GPU 架构在计算领域扮演着越来越重要的角色。本白皮书将为您介绍 GPU 架构的基本概念、发展历程以及当前主流的 GPU 架构设计。

GPU 架构发展历程

GPU 架构的发展经历了多个阶段，以下是一些重要的里程碑：

  • 早期 GPU 架构：以 NVIDIA 的 GeForce 256 为代表，引入了可编程的顶点和像素着色器。
  • 第二代 GPU 架构：以 NVIDIA 的 GeForce 3 为代表，增加了几何着色器，支持更复杂的图形渲染。
  • 第三代 GPU 架构：以 NVIDIA 的 GeForce 8 为代表，引入了 CUDA 技术，使得 GPU 也能进行通用计算。
  • 第四代 GPU 架构：以 NVIDIA 的 Pascal 架构为代表，进一步提升了计算能力和能效比。
  • 第五代 GPU 架构：以 NVIDIA 的 Volta 架构为代表，引入了 Tensor Core，为深度学习应用提供了强大的支持。

当前主流 GPU 架构

当前主流的 GPU 架构包括：

  • NVIDIA 的 Turing 架构：以光线追踪和 AI 为重点，提供更逼真的图形渲染和更高效的深度学习计算。
  • AMD 的 Radeon 架构：以高性能和能效比为特点，在游戏和图形处理领域表现出色。

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