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【深度学习硬件发展之英伟达】从显卡巨头到AI先锋的传奇之路

【深度学习硬件发展之英伟达】从显卡巨头到AI先锋的传奇之路

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英伟达公司介绍

起源

英伟达（NVIDIA）成立于1993年1月，由美籍华人黄仁勋（Jensen Huang）、克里斯·马拉科夫斯基（Chris Malachowsky）和卡蒂斯·普里姆（Curtis Priem）在美国加州共同创立。公司最初的目标是将3D图形引入游戏和多媒体市场。

发展历程

1993-1999年：初创与成长

• 1993年，英伟达成立，专注于图形芯片设计。
• 1995年，英伟达与SEGA建立伙伴关系。
• 1996年，英伟达和游戏开发者联盟制订Direct 3D的主要规则。
• 1999年，英伟达在Nasdaq挂牌上市，并发明了GPU（图形处理单元），这一技术极大地推动了PC游戏市场的发展，并重新定义了计算机图形技术。

2000-2006年：技术突破与市场拓展

• 2000年，英伟达收购3dfx的核心图形资产。
• 2001年，英伟达成为全球工作站图形处理单元最大的供应商，并入选Nasdaq-100指数股。
• 2006年，英伟达推出CUDA架构，将GPU的并行处理能力开放给科学研究和计算。

2007-2012年：AI时代的奠基

• 2007年，英伟达推出Tesla系列GPU，专为高性能计算和数据中心应用设计。
• 2012年，英伟达为推动人工智能发展的AlexNet神经网络提供动力，标志着AI时代的到来。

2013-2018年：AI与游戏的深度融合

• 2013年，英伟达推出Kepler架构，进一步提高GPU的能效比和性能。
• 2018年，英伟达推出支持实时光线追踪的RTX系列GPU，为游戏和专业应用带来更逼真的图形效果。

2019-2025年：全面布局与生态建设

• 2019年，英伟达推出Ampere架构，进一步提升AI加速、性能和能效。
• 2022年，英伟达推出Omniverse平台，助力元宇宙和工业数字孪生的发展。
• 2023年，英伟达推出cuLitho光刻计算库，将计算光刻速度提高40倍，大幅降低功率需求和生产成本。
• 2024年，英伟达在自动驾驶领域推出DRIVE Thor平台，并与多家汽车制造商合作。

产品系列

GeForce系列

• 特点：主打消费级GPU，注重高性能图形处理和游戏特性。
• 高端型号：RTX 4090、RTX 4080、RTX 4070 Ti。
• 技术：支持NVIDIA DLSS（深度学习超采样）等先进技术，利用AI和深度学习优化游戏性能和画质。

Quadro系列

• 特点：高性能、高精度图形计算，适用于专业绘图、动画制作、三维建模和工程设计。
• 高端型号：Quadro RTX 8000。
• 技术：更多显存、高计算能力、强多显示器支持，专业应用程序和工作站级别驱动程序。

Tesla系列

• 特点：专为高性能计算和数据中心应用设计，具备强大的计算能力和大容量视频内存。
• 高端型号：RTX A6000、RTX A5000、RTX A4000。
• 技术：支持硬件编码和解码引擎，加速视频和图像处理工作流程。

Tegra系列

• 特点：适用于移动设备和嵌入式系统，如平板电脑、便携式媒体播放器、自动驾驶汽车等。
• 高端型号：Tegra X1、Tegra X2。

DRIVE系列

• 特点：专为自动驾驶汽车设计，提供从交通拥堵到机器人出租车自动驾驶的全面解决方案。
• 高端型号：DRIVE Thor。

应用领域

• 游戏：超过2亿游戏玩家和创作者使用NVIDIA GeForce® GPU。
• 专业可视化：为汽车、娱乐、建筑工程、石油和天然气、医疗等行业提供加速GPU计算解决方案。
• 数据中心：使用NVlink技术将多个GPU结合在一起，加速神经网络训练和推理，开发出DGX超级计算机。
• 自动驾驶：NVIDIA DRIVE®为所有30个顶级自动驾驶汽车数据中心提供支持。
• 医疗健康：超过180万名开发者已下载医疗健康成像领域的MONAI AI框架。
• 元宇宙：Omniverse平台拥有超过30万名个人用户，以及700家公司使用该平台。

核心技术

• CUDA架构：2006年推出，将GPU的并行处理能力开放给科学研究和计算。
• DLSS技术：利用AI和深度学习优化游戏性能和画质。
• RTX技术：支持实时光线追踪，提供更逼真的图形效果。
• cuLitho光刻计算库：将计算光刻速度提高40倍，大幅降低功率需求和生产成本。

代码示例

以下是一个简单的CUDA代码示例，展示了如何在GPU上进行并行计算：

#include <stdio.h>

__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
    int index = threadIdx.x;
    c[index] = a[index] + b[index];
}

int main() {
    int a[256], b[256], c[256];
    int *dev_a, *dev_b, *dev_c;
    int size = 256 * sizeof(int);

    // 分配GPU内存
    cudaMalloc((void **)&dev_a, size);
    cudaMalloc((void **)&dev_b, size);
    cudaMalloc((void **)&dev_c, size);

    // 初始化数组
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        a[i] = i;
        b[i] = i;
    }

    // 将数据从CPU传输到GPU
    cudaMemcpy(dev_a, a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(dev_b, b, size, cudaMemcpyHostToDevice);

    // 调用GPU上的函数
    add<<<1, 256>>>(dev_a, dev_b, dev_c);

    // 将结果从GPU传输回CPU
    cudaMemcpy(c, dev_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 释放GPU内存
    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);
    cudaFree(dev_c);

    // 打印结果
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        printf("%d + %d = %d
", a[i], b[i], c[i]);
    }

    return 0;
}

这段代码展示了如何在GPU上进行简单的加法运算。通过CUDA架构，英伟达的GPU能够高效地处理并行计算任务。

第四届电子信息工程、大数据与计算机技术国际学术会议（ EIBDCT 2025）

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• www.eibdct.net
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