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本次主要更新內容：

1、CPU更新（Intel/AMD架構演進，國產CPU架構）
2、GPU更新（英偉達GPU架構，從Fermi到Hopper，Rubin Ultra）
3、記憶體技術、操作系統、儲存技術等更新
4、已知問題修正
5、更新內容40+頁PPT

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Infiniband技術規範和協議解析

知識全解系列

儲存系統基礎知識全解（PDF）

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伺服器基礎知識全解(PDF版)

SSD快閃記憶體技術基礎知識全解（PPT版）

SSD快閃記憶體技術基礎知識全解（PDF版）

（持續更新中…）

GPU作為現代計算系統中的核心元件，其效能引數直接影響著圖形渲染、科學計算和人工智慧等領域的應用效果。本文將全面解析GPU的核心引數體系，包括算力、視訊記憶體、架構特性等關鍵指標，並深入分析當前市場上主流GPU產品的引數細節與效能表現。從消費級顯示卡到資料中心級加速卡，從國際巨頭產品到國產GPU新銳，我們將為您提供一個全面的GPU效能評估框架，幫助您理解不同應用場景下如何選擇最適合的GPU解決方案。

GPU核心引數體系解析

GPU（Graphics Processing Unit）作為現代計算系統的核心元件，其效能表現由一系列關鍵引數決定。理解這些引數的含義及其相互關係，對於正確評估GPU效能、選擇適合特定應用場景的產品至關重要。

基礎計算單元

CUDA核心/流處理器是GPU最基本的計算單元，負責執行圖形渲染和通用計算任務。NVIDIA稱之為CUDA核心，AMD則稱為流處理器(Stream Processor)。核心數量直接決定了GPU的平行計算能力——核心越多，GPU同時處理任務的能力越強。例如，RTX 4090擁有16384個CUDA核心，而專業級的RTX 6000 Ada則達到18176個。值得注意的是，不同架構的GPU核心效率可能有顯著差異，單純比較核心數量並不總能準確反映效能差異。

Tensor核心是NVIDIA為深度學習任務專門設計的計算單元，能夠高效執行矩陣運算。從Volta架構開始引入，Tensor核心可以大幅提升AI訓練和推理的效能。例如，A100的Tensor核心支援TF32精度，能在幾乎不損失精度的情況下提供接近FP16的計算速度。Tensor核心的代數越高，通常意味著AI計算效率越高，如Ada Lovelace架構的第四代Tensor核心相比Ampere架構的第三代有顯著效能提升。

RT核心是專用於光線追蹤計算的硬體單元，主要存在於消費級顯示卡中。資料中心級GPU通常不包含RT核心，因為其設計更側重通用計算而非圖形渲染。RT核心透過加速光線與場景幾何體的相交測試，使即時光線追蹤成為可能。例如，RTX 4090的光線追蹤效能相比前代有顯著提升，這主要歸功於其第三代RT核心的改進。

視訊記憶體系統

視訊記憶體容量決定了GPU能夠一次性處理的資料量，對於大型模型訓練和高解析度渲染至關重要。視訊記憶體不足會導致頻繁的資料交換，嚴重影響效能。例如，A100提供40GB和80GB兩種視訊記憶體配置，而RTX 4090則為24GB GDDR6X。在處理像DeepSeek LLM 67B這樣的大型語言模型時，大視訊記憶體GPU如A100 80GB能夠更高效地執行，減少因視訊記憶體瓶頸導致的訓練中斷。

視訊記憶體頻寬衡量GPU與視訊記憶體之間的資料傳輸速率，單位通常是GB/s。高頻寬對於需要頻繁訪問視訊記憶體的任務(如AI訓練)尤為重要。視訊記憶體頻寬由視訊記憶體型別和位寬決定，HBM2e視訊記憶體(如A100使用的)提供高達2TB/s的頻寬，遠高於GDDR6/GDDR6X。可以用公式表示：視訊記憶體頻寬=視訊記憶體頻率×視訊記憶體位寬/8。例如，RTX 4090的GDDR6X視訊記憶體頻寬為1TB/s左右，而A100的HBM2e視訊記憶體頻寬可達2TB/s。

視訊記憶體型別直接影響頻寬和能效。目前主流型別包括：

GDDR6/GDDR6X：消費級顯示卡常用，價效比高，如RTX 4090使用GDDR6X
HBM2e/HBM3：資料中心級顯示卡使用，高頻寬但成本高，如A100使用HBM2e，Blackwell Ultra使用HBM3e
GDDR7：新一代視訊記憶體技術，預計將用於RTX 50系列，位寬可能高達512-bit

計算效能指標

浮點效能以TFLOPS(每秒萬億次浮點運算)為單位，是衡量GPU計算能力的關鍵指標。根據精度不同，可分為FP64(雙精度)、FP32(單精度)、FP16(半精度)等。例如，RTX 4090的FP32效能高達82.58 TFLOPS，而A100的FP16效能為312 TFLOPS。不同精度的效能差異很大，AI訓練通常使用FP16或BF16，而科學計算可能需要FP64。

功耗(TDP)表示GPU的熱設計功耗，影響散熱設計和電源需求。高效能GPU如RTX 4090 TDP達450W，而專業卡如RTX 4000 Ada僅140W。功耗不僅影響執行成本，還決定了部署密度——低功耗GPU如T4(70W)可在1U伺服器中部署8張。

製造工藝以奈米(nm)為單位，影響電晶體密度和能效。先進工藝如4nm(Blackwell)相比上一代5nm(Hopper)能提供更高效能和更低功耗。工藝進步是GPU效能提升的重要驅動力，例如從Ampere(7nm)到Ada Lovelace(4nm)的轉變帶來了顯著的能效提升。

表：GPU核心引數體系概覽

理解這些核心引數及其相互關係，是評估GPU適用性的基礎。在實際應用中，需要根據具體工作負載特點，權衡不同引數的重要性。例如，AI訓練通常需要高視訊記憶體容量和頻寬，而推理任務可能更關注能效比；圖形渲染則需要強大的CUDA核心和RT核心支援。

國際主流GPU產品引數分析

國際GPU市場中，NVIDIA憑藉其完整的產品線和領先的技術實力佔據主導地位，其產品覆蓋從消費級到資料中心級的各個細分市場。瞭解這些主流GPU產品的引數細節，對於正確選擇適合特定應用場景的硬體至關重要。

資料中心級GPU

NVIDIA A100基於Ampere架構，至今仍是AI訓練領域的"黃金標準"。其核心優勢在於80GB HBM2e視訊記憶體和高達2TB/s的視訊記憶體頻寬，特別適合大規模模型訓練。A100的FP16效能達到312 TFLOPS，支援NVLink互聯(600GB/s頻寬)，在多卡並行訓練時表現尤為出色。例如，在訓練類似DeepSeek LLM 67B這樣的大型語言模型時，A100叢集能夠保持高效穩定的效能。A100還支援TF32精度，這種特殊的計算格式能在幾乎不損失精度的情況下提供接近FP16的計算速度，顯著提升訓練效率。

NVIDIA H100作為Hopper架構的代表，相比A100有顯著提升。它採用80GB HBM3視訊記憶體，頻寬提升至3.35TB/s，特別優化了Transformer架構的處理效率。H100引入了Transformer Engine，能夠自動在FP8和FP16精度之間切換，在保持模型精度的同時最大化效能。在實際應用中，H100訓練大型語言模型的速度可達A100的2-3倍。H100也是首個支援PCIe 5.0和NVLink 4.0的GPU，卡間互聯頻寬高達900GB/s。

Blackwell架構GPU是NVIDIA在2025年推出的新一代產品，包括B100、B200和旗艦B300。Blackwell Ultra B300配備288GB HBM3e視訊記憶體，FP8精度算力高達15 PFLOPS，是H100的3.75倍。Blackwell引入了新的精度格式，FP4 Tensor Core可提供驚人的30 PFLOPS算力。在實際應用中，Blackwell Ultra NVL72機櫃(含72顆B300 GPU)完成6710億引數DeepSeek-R1模型的推理僅需15秒，而H100系統需要1.5分鐘。Blackwell還優化了能效比，雖然單卡TDP高達1000W，但單位算力的功耗顯著降低。

NVIDIA T4是面向推理場景的節能型GPU，僅70W TDP卻提供16GB GDDR6視訊記憶體。其優勢在於高密度部署——1U伺服器可容納8張T4，對TensorRT的良好支援使其成為線上推理服務的理想選擇。T4的INT8效能達到130 TOPS，特別適合需要低延遲響應的應用場景，如即時影像識別、語音處理等。雖然不適合訓練大型模型，但在部署最佳化後的推理模型時，T4能提供出色的價效比。

消費級與工作站GPU

RTX 4090作為消費級旗艦，擁有16384個CUDA核心和24GB GDDR6X視訊記憶體，FP32效能高達82.58 TFLOPS。雖然定位為遊戲顯示卡，但其強大的計算效能使其在AI領域也表現出色。對於已經訓練好的模型進行推理，RTX 4090反應迅速；對於引數量在7B-13B的中等規模模型微調，也能勝任。但需注意，4090不支援NVLink，多卡並行效率低，且450W的高功耗對散熱系統要求嚴格。作為消費級產品，其驅動也未針對AI應用進行特別最佳化，長期執行的穩定性可能不如專業卡。

RTX 6000 Ada是Ada Lovelace架構的專業旗艦，擁有18176個CUDA核心和48GB GDDR6 ECC視訊記憶體，FP32效能91.1 TFLOPS。相比消費級的4090，RTX 6000 Ada增加了ECC糾錯功能，提升了長時間執行的穩定性；支援NVLink(80GB/s頻寬)，適合組建雙卡工作站；專業驅動也針對AI應用進行了最佳化。在處理複雜的AI計算時，如執行DeepSeek模型或對中等規模模型進行微調，RTX 6000 Ada能提供更流暢的體驗。但其價格也遠高於4090，適合預算充足的專業使用者。

RTX 4000 Ada是RTX 6000 Ada的"青春版"，配備20GB ECC視訊記憶體，適合AI入門與中小規模部署。它保留了Ada Lovelace架構的核心特性，如第四代Tensor Core和第三代RT Core，但CUDA核心數和視訊記憶體容量有所縮減。對於執行經過量化的DeepSeek模型推理，或對1B-7B引數量的模型進行微調實驗，RTX 4000 Ada是一個性價比不錯的選擇。其TDP僅140W，對電源和散熱要求相對寬鬆，適合空間有限的工作站環境。

架構對比與演進

從Ampere到Hopper再到Blackwell，NVIDIA的資料中心GPU架構持續演進，每一代都帶來顯著的效能提升：

表：NVIDIA資料中心GPU架構演進對比

消費級與專業級GPU的差異不僅體現在硬體規格上，更反映在軟體支援和穩定性上。專業卡如RTX 6000 Ada配備ECC視訊記憶體防止資料錯誤，驅動經過更嚴格的測試認證，支援多卡協同工作；而消費卡如RTX 4090雖然原始算力強勁，但缺乏這些企業級功能，不適合關鍵業務場景。

值得注意的是，NVIDIA在GTC 2025還預告了下一代Rubin架構GPU，計劃於2026年推出。Rubin將採用HBM4視訊記憶體，FP4精度算力預計達50 PFLOPS，是Blackwell Ultra的3.3倍。這一持續快速的技術演進，使得GPU在AI和高效能計算領域的應用邊界不斷擴充套件。

國產GPU產品引數與效能對比

隨著中國科技實力的提升和國際環境的變化，國產GPU產業近年來迅速發展，在人工智慧、高效能計算等領域湧現出一批具有競爭力的產品。國產GPU雖然在整體效能上與行業龍頭仍有差距，但在特定應用場景下已展現出獨特優勢，並逐步構建起自主生態。

主流國產GPU產品線

華為昇騰910B基於自研達芬奇架構，採用7nm工藝製造，FP16峰值算力高達376 TFLOPS，與英偉達A100處於同一水平。其功耗控制在350W，能效比表現優異，支援400GB/s的HBM記憶體頻寬。昇騰910B相容華為自研的MindSpore框架，在實際應用中表現出色——與百度在自動駕駛領域合作時，最佳化演算法效能提升2倍以上，功耗降低80%。不過，昇騰系列目前良品率仍有提升空間，可能影響大規模部署的穩定性。

寒武紀MLU590採用MLUv02擴充套件架構，雲端和端側應用兼顧，FP16算力314 TFLOPS，配備80GB視訊記憶體和驚人的2TB/s頻寬。其獨特之處在於靈活的擴充套件性：以TP(單個IPU核心)和MTP(多個IPU核心組成的Cluster)為基本單元，可根據需求配置從端側到雲端的各種算力規模。MLU590在分散式計算和大規模模型訓練中表現突出，透過MLU-Link技術可實現高效的多卡多機並行。

海光K100系列包括K100 AI版和標準版兩個變種。K100 AI版專注於AI訓練，提供196 TFLOPS的FP16算力，64GB視訊記憶體和896GB/s頻寬；標準版則側重高精度通用計算，FP64效能更優。海光DCU相容"類CUDA"環境，支援ROCm版的飛槳框架，便於現有CUDA應用的遷移。透過硬體和軟體協同最佳化，海光K100在大模型場景化落地方面展現出較強實力。

天數智芯推出了訓練與推理兩條產品線：天垓100專注訓練，提供147 TFLOPS(FP16/BF16)算力，雖然視訊記憶體頻寬僅64GB/s，但卡間互聯頻寬高達1.2TB/s，在分散式訓練中優勢明顯；智鎧100則專攻推理任務，提供200 TFLOPS的推理算力，功耗僅150W，能效比極高，適合安防、金融等對功耗敏感的場景。天數智芯產品相容CUDA生態和主流深度學習框架，降低了使用者的遷移成本。

效能引數對比分析

國產GPU在關鍵效能指標上已取得長足進步，不同產品各有所長：

算力表現：華為昇騰910B以376 TFLOPS(FP16)領跑，寒武紀MLU590以314 TFLOPS緊隨其後，兩者均已達到國際旗艦水平。海光K100 AI版(196 TFLOPS)和天數天垓100(147 TFLOPS)雖然絕對值較低，但在特定最佳化場景下能發揮出接近理論值的實際效能。天數智鎧100雖專注推理，200 TFLOPS的推理算力也能滿足大多數行業應用需求。

視訊記憶體系統：寒武紀MLU590的80GB視訊記憶體和2TB/s頻寬最為突出，甚至超過英偉達A100的80GB HBM2e(2TB/s)。海光K100系列的64GB視訊記憶體和896GB/s頻寬適合視訊記憶體密集型任務，華為昇騰910B的64GB視訊記憶體和392GB/s頻寬在強大算力加持下也能應對多數深度學習場景。天數智芯產品的視訊記憶體配置(32GB)相對較小，但透過高效的卡間互聯彌補了這一不足。

功耗效率：國產GPU在能效設計上各有側重。華為昇騰910B、海光K100 AI版和寒武紀MLU590均採用350W高功耗設計，追求極致效能；海光標準版降至300W，在算力和能效間取得平衡；天數天垓100以250W實現較好能效比；而專注推理的智鎧100僅150W，是低功耗應用的理想選擇。

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