架构排序(时间顺序):

  • Tesla:市面已经没有相关显卡
  • Fermi:GeForce 400, 500, 600, GT-630
  • Kepler:Tesla K40/K80, GeForce 700, GT-730
  • Maxwell:Tesla/Quadro M series GeForce 900, GTX-970
  • Pascal:Tesla p100,GTX 1080, GTX 1070, GTX 1060
  • Votal:Tesla V100, GTX 1180
  • Turing:T4,GTX 1660 Ti, RTX 2060
  • Ampere:A100

显卡系列:

Tegra:手机和嵌入式设备(jetson)用的

GeForce: 显示器用的,比如电脑的显卡

Quadro: 专业绘图

Tesla: 大规模计算,比如深度学习训练

描述GPU有两个指标,一个是CUDA的核心数量,第二个是内存大小,在评估时主要考虑峰值计算性能和内存带宽,一般核心数量越多,TFlops越大,效果越好,在选购显卡的时候要首先根据用途选择对应的系列,然后看相应的计算性能和内存。

算力:

算力包含一个大版本x和一个小版本y,一块显卡的算力的表示就是x.y,x其实就是代表着显卡的架构,y代表这基于这个架构一些增量优化,比如7.5就是基于volta的架构优化的,最后命名为turing架构。

NVIDIA的GPU产品有GeForce、Tesla、Quadro、Tegra、Tesla、Nvidia Grid系列,虽然从硬件角度来看它们都采用同样的架构设计,也都支持用作通用计算(GPGPU),但因为它们分别面向的目标市场以及产品定位的不同,这6个系列的GPU在软硬件的设计和支持上都存在许多差异。

产品定位:

GeForce(精视™):面向消费者的图形处理产品,主要用于台式电脑和笔记本电脑

Quadro:计算机辅助设计和数字内容创建工作站图形处理产品,一般应用于专业的图形工作站

Quadro NVS:属于Quadro产品线中的一个系列,用于多显示商用显卡,可用多个虚拟桌面显示,协助企业安装部署的多种预设设定。

Tegra:用于移动设备的芯片系列,常应用于手机及平板电脑等移动端使用;

Tesla(特斯拉):主要用于服务器高性能电脑运算,Tesla一般是不设计外接接口,主要是辅助CPU去计算所需应用,常应用于研究物理、生化和深度学习等领域;

Nvidia Grid:Nvidia用于图形虚拟化的一套硬件和服务,可以根据用户需求分配使用量,这意味着,多名用户可以共享单一 GPU。

生产厂商

GeForce显卡则主要由第三方厂商生产,而且还区分为采用原厂设计的公版型号厂商自行设计的非公版型号,其产品的稳定性可能也因不同厂商的设计和工艺水平存在差异。

Quadro显卡现在主要有3家公司负责生产,欧美地区由美国的必恩威(PNY)负责,而台湾的丽台(Leadtek)负责欧亚太地区的销售。艾尔莎日本(Elsa Japan)则仅仅在日本有销售的权利。这三家公司互不进入对方所在的市场,所以我们见到的全新Quadro显卡都是属于丽台生产的;

Tegra系列产品由NVIDIA与微软合作设计和生产;

Tesla与Nvidia Grid系列产品全部由NVIDIA原厂设计和生产,产品品质和服务都更有保障,毕竟应用于高科技领域,Nvidia肯定是将技术核心掌握在手中。

转自:1.了解NVIDIA显卡架构_s.feng的博客-CSDN博客

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