重點整理：
1. 從Fermi到Turing，Nvidia顯示卡不斷地在追求更高的效能與效率
2. 一起來看看它們背後的技術演進，與未來可能的方向
2. 一起來看看它們背後的技術演進，與未來可能的方向
從歷史的洪流中抽絲剝繭—Nvidia的顯示卡進化史
各位科技迷們，今天讓我們一同駕馭時間的船艦，回溯科技的漫漫長河，探討我們最熟悉且深受全球愛好者矚目的顯示卡品牌—Nvidia的成長歷程。正如我們會讚嘆萬里長城的雄偉壯觀，同時也不忘回首其一磚一瓦的堆砌過程，我們來看看這位科技巨頭如何步步為營，從最初的雛形演變為今日的科技奇觀。
早期的摸索—從GF100到Kepler架構
說到Nvidia的早期，我們不得不提到那款在2010年被譽為旗艦的GeForce GTX 480顯示卡。當時，這款基於GF100架構、擁有512個核心和1,345 Gflops的顯示卡，可謂是當時的極品。但卓越的性能並未使Nvidia駐足不前，相反的，他們開始了更深入的摸索與嘗試。
就在2012年，Nvidia發布了被稱為Kepler的新架構，以著名的天文學家——開普勒命名。該架構的主要革新在於，將核心時鐘與卡時鐘統一，並降低了時鐘速度，以提高能效。另一方面，他們將製程精緻化至28nm，並改用軟件調度，以取代原先的硬體調度，以此提升SMs的數量和設計的效率。
革新的嘗試—Maxwell與Pascal架構
隨著2014年Maxwell架構的推出，Nvidia開始在"極端的能效"和"每瓦特的超卓性能"兩大領域尋求突破。從過去以非2的次方的CUDA核心數量為基礎的設計，Maxwell選擇回歸到執行半線程束的設計，這也是該系列中首次
特性少於其前任的情況。然而，反其道而行之的改變卻帶來了卓越的效果，他們不僅保留了第一代的能源效率，還大幅度提高了性能。
如果說Maxwell是突破，那麼2016年的Pascal架構無疑是一次革命。在16nm的製程下，Nvidia在Pascal中打造了如同Maxwell一般的SM，並再次翻倍了Gflops。與此同時，他們的記憶體系統也實現了重大突破，以新一代的GDDR5X為基礎，實現了10Gflops的傳輸速度。
突破傳統—Turing架構與未來展望
而在2018年，Nvidia推出了被譽為"十年來最大的架構飛躍"的Turing架構。在此架構中，Nvidia首次將專門為AI設計的Tensor核心和光線追蹤核心加入到SM中，並引入了獨立線程調度的新概念。這種架構的改變，使我們看到了與Pre-Tesla分層架構相似的影子，證明了歷史總是有其輪迴之處。
究竟未來的Nvidia將會如何繼續創新？他們會如何面對擁有三種不同目的核心的SM呢？我們是否會看到完全由Tensor核心或者RT核心組成的顯示卡呢？這些都是值得我們期待的未來。
從GF100到Kepler：步步提升
回顧Nvidia的發展歷程，我們看到了技術的革新與進步。GeForce GTX 480顯示卡，這款2010年的旗艦產品，基於GF100架構，擁有512個核心和1345 Gflops的運算能力。然而，時至今日，這樣的規格已經被大大超越。2012年，Nvidia推出Kepler架構，這次更新，不僅降低了時鐘速度，統一了核心時鐘與卡時鐘，更把製程技術提升到了28nm。
Maxwell和Pascal：技術革新，性能提升
轉眼到了2014年，Nvidia再次為我們帶來了驚喜。Maxwell架構的誕生，標誌著Nvidia進入了"極端的能效"和"每瓦特的超卓性能"的新階段。Maxwell回歸到了執行半線程束的設計，首次比前代產品核心數量少，但卻提升了效能，並保持了出色的能源效率。2016年的Pascal架構，更是如一顆璀璨的明珠，閃耀著創新的光芒。在這一代的產品中，我們看到了以新一代的GDDR5X為基礎，實現了10Gflops的傳輸速度。
前瞻未來：Turing和Ampere
Turing架構的出現，帶來了前所未有的技術變革。首次在SM中加入專為AI設計的Tensor核心和光線追蹤核心，帶來了強大的性能。不僅如此，他們還引入了獨立線程調度的新概念，大大提高了運算效率。
隨著技術的發展，我們也在期待著新的變革。傳聞將在2020年底發布的Ampere架構，將會是Nvidia的下一代產品。期待著他們能夠在這款新產品中，再次帶來突破性的技術革新。擁有三種不同目的核心的SM，將如何影響
我們的數據處理和運算效率呢？我們將滿懷期待地等待著。
概念上的躍進：線程獨立排程與超純量設計
Turing架構引入了獨立線程排程（Independent Thread Scheduling）的概念，這對於線程在SM中的排程方式產生了深遠的影響。以往，一個warp中的線程需要共享指令指針，而在新的設計中，每個線程都有自己的指令指針，使得SM有更大的自由度去進行線程的微調排程。
而在CUDA核心的設計上，Nvidia也首次將整數運算和浮點運算並行處理。這個超純量（superscalar）設計讓Nvidia的圖形處理器在執行計算任務時，能夠同時進行不同類型的運算，大大提升了效率。
創新的記憶體子系統：GDDR6X
Turing架構同時也引入了全新的GDDR6X記憶體子系統。這種記憶體可以達到每秒14Gbps的傳輸速率，比之前的GDDR5X提高了近40%，為處理器提供了更大的數據帶寬，減少了warp的饑餓狀態。
舉世矚目的Tensor核心與光線追蹤核心
最後，值得一提的是，Turing架構中首次引入的專門為AI運算設計的Tensor核心和專門為實現真實光線效果的光線追蹤核心。Tensor核心專注於進行大量的矩陣運算，能夠極大提升AI運算效率；而光線追蹤核心則改變了我們過去對於光線渲染的理解，讓真實的光線效果能夠在即時渲染的遊戲中得以實現。
