英伟达GPU架构是支撑现代AI计算的核心技术，其设计通过多代科学家人名命名的架构（如Turing、Ampere、Hopper）持续优化深度学习性能， 关键亮点包括：张量核心加速混合精度计算、NVLink高速互联提升带宽、光线追踪与AI渲染融合。以下是核心特点分述：

1. 架构演进与科学命名
   从Volta引入张量核心开始，Turing架构新增INT8/INT4支持，Ampere优化稀疏矩阵计算，Hopper集成FP8精度Transformer引擎，Blackwell则实现FP4推理。每代架构均以科学家命名（如Turing致敬计算机之父，Hopper纪念编程先驱），体现技术传承与创新。

2. 硬件设计突破

   • 并行计算单元：SM（流多处理器）配备CUDA核心、张量核心及RT核心，例如TU102 GPU含68个SM，单精度浮点算力达14.2 TFLOPS。
   • 高速互联技术：NVLink带宽达900GB/s（HBM2显存），解决数据搬运瓶颈；多GPU协作通过NVSwitch扩展。

3. AI与图形融合
   Turing架构首次将光线追踪与DLSS（深度学习超采样）结合，通过AI实时渲染提升画质；Ampere的TF32格式加速训练，Hopper的FP8进一步降低大模型推理能耗。

未来Rubin架构将延续AI优化方向，暗物质研究命名隐喻其探索未知计算的野心。掌握这些架构特性，可高效选择适配AI训练、图形渲染或科学计算的GPU方案。