2011年Fermi架构的缺点是散热拉跨
2012年Kepler架构重点是改善散热问题，设计思路从high-performance转向power-efficient
2014年Maxwell在内部加入了更多的逻辑控制电路，精准控制
2015年Google开发出了TPU，大幅度降低了存储和链接需求，将芯片空间最大程度让渡给了计算
2016年Pascal架构采用16nm制程，引入了NVLink，显著提升带宽，对标TPU
2017年Volta架构面向深度学习设计，引入TensorCore
2021年Google推出了TPUv4,计算速度是A100的1.2-1.7倍，功耗降低1.3-1.9倍
2022年Hopper架构，在硬件层面映入Transformer，并推出了H100产品，具有7296个CUDA核心，80GB的HBM2显存以及900GB/s的NVLink 4.0
2021年Tesla展示了用3000块自研芯片D1搭建的超算Dojo ExaPOD，D1芯片由TSMC代工，7nm工艺
2011年Fermi架构的缺点是散热拉跨
2012年Kepler架构重点是改善散热问题，设计思路从high-performance转向power-efficient
2014年Maxwell在内部加入了更多的逻辑控制电路，精准控制
2015年Google开发出了TPU，大幅度降低了存储和链接需求，将芯片空间最大程度让渡给了计算
2016年Pascal架构采用16nm制程，引入了NVLink，显著提升带宽，对标TPU
2017年Volta架构面向深度学习设计，引入TensorCore
2021年Google推出了TPUv4,计算速度是A100的1.2-1.7倍，功耗降低1.3-1.9倍
2022年Hopper架构，在硬件层面映入Transformer，并推出了H100产品，具有7296个CUDA核心，80GB的HBM2显存以及900GB/s的NVLink 4.0
2021年Tesla展示了用3000块自研芯片D1搭建的超算Dojo ExaPOD，D1芯片由TSMC代工，7nm工艺
