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本博客的内容来自于：NVIDIA显卡及架构介绍；

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本博客的内容仅供学习与参考，并非营利；

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一、NVIDIA显卡系列：

1. Tegra: 手机和嵌入式设备用的（了解即可）
2. GeForce： 显示器用的，比如电脑的显卡
3. Quadro： 专业绘图
4. Tesla: 大规模计算，比如深度学习训练

主要关注GeForce和Tesla，GeForce日常用，Tesla计算专用卡。

二、架构排序（时间顺序）：

Tesla（特斯拉）: 市面已经没有相关显卡
Fermi（费米）：GeForce 400, 500, 600, GT-630
Kepler（开普勒）：Tesla K40/K80, GeForce 700, GT-730
Maxwell（麦克斯韦尔）: Tesla/Quadro M series GeForce 900, GTX-970
Pascal（帕斯卡）: Tesla p100,GTX 1080, GTX 1070, GTX 1060
Votal（伏打）: Tesla V100, GTX 1180
Turing（图灵）: T4,GTX 1660 Ti, RTX 2060
Ampere（安培）: A100

架构	Tesla	Fermi	Kepler	Maxcell	Pascall	Volta	Turing
GPU时代	1.0	2.0	3.0	5.0	6.0	7.0	7.5
时间	2008	2010	2012	2014	2016	2017	2018

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。

三、如何确定我的计算机上搭载了哪款 GPU？

答案：

1. 在 Windows 计算机上：

   • 在桌面上单击鼠标右键
   • 如果弹出窗口中出现了“NVIDIA 控制面板”或“NVIDIA Display”，则您使用的是 NVIDIA GPU
   • 单击弹出窗口中的“NVIDIA 控制面板”或“NVIDIA Display”
   • 查看“显卡信息”
   • 您即可看到 NVIDIA GPU 的名称

2. 在 Apple 计算机上：

   • 单击“Apple Menu”（Apple 菜单）
   • 单击“About this Mac”（关于本 Mac）
   • 单击“More Info”（更多信息）
   • 选择“Contents”（内容）列表下的“Graphics/Displays”（显卡/显示器）

四、linux下查看GPU版本和详情信息

1、查看CUDA版本

方法一：查看文件

cat  /usr/local/cuda/version.txt

方法二：命令

nvcc --version

2、查看cudnn版本

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

3、查看GPU版本信息和使用情况

nvidia-smi

查看NVIDIA驱动版本

sudo dpkg --list | grep nvidia-*

4、查看GPU型号

lspci | grep -i nvidia

五、CPU,GPU,TPU,NPU都是什么？

中央处理器（CPU），是电子计算机的主要设备之一，电脑中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU是计算机中负责读取指令，对指令译码并执行指令的核心部件。中央处理器主要包括两个部分，即控制器、运算器，其中还包括高速及实现它们缓冲处理器之间联系的数据、控制的总线。电子计算机三大核心部件就是CPU、内部存储器、输入/输出设备。中央处理器的功效主要为处理指令、执行操作、控制时间、处理数据。

图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

TPU（Tensor Processing Unit）即张量处理单元，是一款为机器学习而定制的芯片，经过了专门深度机器学习方面的训练，它有更高效能（每瓦计算能力）。

嵌入式神经网络处理器（NPU）采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。NPU处理器专门为物联网人工智能而设计，用于加速神经网络的运算，解决传统芯片在神经网络运算时效率低下的问题。

参考资料

NVIDIA显卡架构