輝達GPU到底有多少產品線？一篇文章給你講清楚

大家習慣性把GPU和顯示卡等同起來，其實它們並不是一個東西，顯示卡生產廠家有很多，比如國內的七彩虹，它就是將輝達的GPU晶片做了包裝，然後賣自己的品牌。而本文主要羅列輝達GPU。

1. GeForce系列（消費級/遊戲與創作）

定位：面向遊戲玩家、內容創作者及個人計算使用者。
代表型號：

• RTX 4090
• 核心參數：AD102 GPU，16384個CUDA核心，24GB GDDR6X視訊記憶體，384-bit位寬，1.8GHz基礎頻率。
• 技術特徵：支援DLSS 3.0（基於AI的超解析度技術）、第三代RT Core（即時光線追蹤）、第四代Tensor Core（AI加速）；採用Ada Lovelace架構，支援AV1編碼。
• RTX 5090
• 核心參數：GB202 GPU，約18432個CUDA核心，28GB GDDR7視訊記憶體，512-bit位寬（部分型號因ROP問題性能略降）。
• 技術特徵：Blackwell架構，整合第五代RT Core和Tensor Core；支援PCIe 5.0，視訊記憶體溫度最佳化設計（部分型號配備水冷頭降溫30℃）。

其他型號：RTX 3080（Ampere架構）、RTX 2080 Ti（Turing架構）等。

2. Quadro系列（專業圖形工作站）

定位：服務於工業設計、影視渲染、科學可視化等專業領域。
代表型號：

• Quadro RTX 8000
• 核心參數：TU102 GPU，4608個CUDA核心，48GB GDDR6視訊記憶體，ECC糾錯支援。
• 技術特徵：第二代RT Core和Tensor Core，支援8K即時渲染；針對Maya、AutoCAD等專業軟體最佳化，支援多GPU NVLink互聯。
• RTX A6000
• 核心參數：GA102 GPU，10752個CUDA核心，48GB GDDR6視訊記憶體。
• 技術特徵：Ampere架構，支援虛擬化（vGPU）、AI加速推理，適用於3D建模與模擬。

3. Tesla系列（資料中心/高性能計算與AI）

定位：用於AI訓練、科學計算、雲端運算等高性能場景。
代表型號：

• A100
• 核心參數：GA100 GPU，6912個CUDA核心，40GB/80GB HBM2e視訊記憶體，頻寬1.5TB/s。
• 技術特徵：Ampere架構，第三代Tensor Core支援FP64雙精度計算；支援多實例GPU（MIG），可分割為7個獨立實例。
• H100
• 核心參數：Hopper架構，18432個CUDA核心，80GB HBM3視訊記憶體，頻寬3TB/s。
• 技術特徵：專為生成式AI最佳化，FP8精度算力達4 PetaFLOPS；支援NVLink 4.0，多卡互聯頻寬900GB/s。

其他型號：V100（Volta架構，支援混合精度訓練）、T4（Turing架構，邊緣推理專用）。

4. Tegra系列（移動與嵌入式）

定位：適用於汽車電子、邊緣計算、移動裝置等低功耗場景。
代表型號：

• Jetson AGX Orin
• 核心參數：2048個CUDA核心，64 Tensor Core，32GB LPDDR5視訊記憶體。
• 技術特徵：支援ROS機器人作業系統，算力達275 TOPS（INT8）；適用於自動駕駛和工業機器人。
• Tegra X2
• 核心參數：Pascal架構，256個CUDA核心，8GB LPDDR4視訊記憶體。
• 技術特徵：低功耗設計（10W TDP），支援4K視訊編解碼，用於無人機和智能攝影機。

5. TITAN系列（旗艦級多用途）

定位：兼顧遊戲、科學計算與創作的高端全能卡。
代表型號：

• TITAN RTX
• 核心參數：TU102 GPU，4608個CUDA核心，24GB GDDR6視訊記憶體。
• 技術特徵：支援即時光線追蹤與深度學習；針對CUDA加速的科學計算（如MATLAB）最佳化。

6. DRIVE系列（自動駕駛）

定位：為自動駕駛汽車提供全端計算解決方案。
代表型號：

• DRIVE Orin
• 核心參數：12核CPU，2000個CUDA核心，支援多感測器融合。
• 技術特徵：算力254 TOPS（INT8），符合ASIL-D安全標準；支援L4/L5級自動駕駛。

7. GRID系列（雲端虛擬化）

定位：用於雲遊戲和虛擬桌面基礎設施（VDI）。
代表型號：

• GRID A100
• 核心參數：基於Ampere架構，支援多使用者並行GPU虛擬化。
• 技術特徵：提供vGPU分片功能，支援高畫質串流媒體傳輸與低延遲渲染。

技術特徵總結

• 通用架構演進：從Kepler到Ampere、Blackwell，每代架構提升能效比與計算密度。
• 專用核心：RT Core（光線追蹤）、Tensor Core（AI加速）、DLA（深度學習推理）。
• 生態壁壘：CUDA平台、NGC軟體庫與開發者社區形成軟硬體協同優勢。 (阿銘linux)