NVIDIA/GPU

NV	NV1
NV3	RIVA 128
TwiN Texel ^(Fahrenheit)	RIVA TNT
TwiN Texel ^(Fahrenheit)	RIVA TNT2
QuadPipe ^(Celcius)	GeForce 256	-	Quadro	-	-
QuadPipe ^(Celcius)	GeForce 2	-	Quadro 2	-	-
nFiniteFX I, II ^(Kelvin)	GeForce 3	-	Quadro DCC	-	-
nFiniteFX I, II ^(Kelvin)	GeForce 4	-	Quadro 4	Quadro 4 NVS	-
CineFX 1.0, 2.0 ^(Rankine)	GeForce FX	-	Quadro FX	Quadro NVS	-
CineFX 3.0, 4.0 ^(Curie)	GeForce 6	-	Quadro FX	Quadro NVS	-
CineFX 3.0, 4.0 ^(Curie)	GeForce 7	-	QUADRO FX	-	-
Unified (Shader) ^(Tesla)	GeForce 8	-		QUADRO NVS	TESLA 800
	GeForce 9	-		-	-
	GeForce 200	-		QUADRO NVS	TESLA 1000
	GeForce 100	-	-	-	-
	GeForce 300	-	-	-	-
Fermi	GeForce 400	-	QUADRO	-	TESLA 2000
Fermi	GeForce 500	-	QUADRO	NVS	TESLA 2000
Kepler	GeForce 600	-	QUADRO K		TESLA K
	GeForce 700	GTX TITAN
	GeForce 800	GTX TITAN BLACK/Z
Maxwell	GeForce 700	-	-		-
	GeForce 800	-	-	-	-
	GeForce 900	GTX TITAN X	QUADRO M	-	TESLA M
Pascal	GeForce 10	TITAN X/Xp	QUADRO P	-	TESLA P
Volta	-	TITAN V	QUADRO GV100	-	TESLA V
Turing	GeForce 20	TITAN RTX	QUADRO RTX	-	TESLA T
Turing	GeForce 16	-	-	-	-
Ampere	GeForce 30	-	RTX A	-	A
Hopper	-	-	-	-	H
Ada Lovelace	GeForce 40	-	RTX	-	-

3 . 용도별 제품군 목록[편집]

3.1 . GeForce (게이밍 제품군)[편집]

자세한 내용은 GeForce 문서를 참고하십시오.

3.2 . GeForce Laptop (게이밍 노트북용 제품군)[편집]

자세한 내용은 NVIDIA/모바일 GPU 문서를 참고하십시오.

3.3 . NVIDIA RTX (워크스테이션 제품군)[편집]

자세한 내용은 NVIDIA RTX 문서를 참고하십시오.

3.4 . NVIDIA NVS (멀티모니터 출력 제품군)[편집]

자세한 내용은 NVIDIA NVS 문서를 참고하십시오.

3.5 . NVIDIA 데이터 센터 GPU (데이터 센터 제품군)[편집]

자세한 내용은 NVIDIA 데이터 센터 GPU 문서를 참고하십시오.

3.6 . NVIDIA TITAN (게이밍 및 워크스테이션 겸용 제품군)[편집]

자세한 내용은 NVIDIA TITAN 문서를 참고하십시오.

3.7 . GRID (가상화 제품군)[편집]

3.7.1 . GRID K1[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMX)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(KB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
K1	GK107 _(28㎚) ^(118㎟)	192:16:16 x4 (1 x4, 1 x4)	850 ^(기본)	256 x4	128 x4	DDR3	891 (1782)	4 x4	130	4140
K180Q		192:16:16 (1, 1)		256	128			1		125
K160Q
K140Q
K120Q								0.5
K100								0.25		63
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (단정밀도 연산 속도) ÷ 24 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s] (GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s] (메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}

3.7.2 . GRID K2[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMX)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(KB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
K2	GK104 _(28㎚) ^(294㎟)	1536:128:32 x2 (4 x2, 8 x2)	745 ^(기본)	512 x2	256 x2	GDDR5	1250 (5000)	4 x2	225	5199
K280Q		1536:128:32 (4, 8)		512	256			4		1875
K260Q								2		937
K240Q								1		469
K220Q								0.5
K200								0.25		235
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (단정밀도 연산 속도) ÷ 24 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s] (GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s] (메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}

3.7.3 . GRID K3[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
모델명	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMX)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(KB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)	TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
K340	GK107 _(28㎚) ^(118㎟)	384:32:8 x4 (1 x4, 2 x4)	950 ^(기본)	128 x4	64 x4	GDDR5	900 (3600)	1 x4	225	3299
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (단정밀도 연산 속도) ÷ 24 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s] (GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s] (메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}

3.7.4 . GRID K5[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMX)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(KB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
K560Q	GK104 _(28㎚) ^(294㎟)	1536:128:32 x2 (4 x2, 8 x2)	745 ^(기본)	512 x2	256 x2	GDDR5	1250 (5000)	4 x2	225	3599
K540Q
K520Q
K520
K500
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (단정밀도 연산 속도) ÷ 24 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s] (GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s] (메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}

3.7.5 . GRID M[편집]

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SMM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
M60-8Q	GM204 _(28㎚) ^(398㎟)	2048:128:64 (4, 16)	930 ^(기본) 1180 ^(부스트)	2	256	GDDR5	1253 (5012)	8	225	3599
M60-4A								4		?
M60-2Q								2		?
M60-1Q								1		?
M6-8Q		1536:96:64 (3, 12)	722 ^(기본)					8	100	?
M10-8Q	GM107 _(28㎚) ^(148㎟)	640:40:16 (1, 5)	1033 ^(기본) 1306 ^(부스트)		128		1300 (5200)		225	?
M3-3020								2	?	?
M40		384:32:16 (1, 3)	930 ^(기본) 1000 ^(부스트)				1350 (5400)	4	50	?
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s] (GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s] (메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}

3.8 . Mining 제품군[편집]

이름에서 보듯 채굴기이다. 그래서 모니터 연결용 단자가 없다. ~~Linus Tech Tips는 중국에서 이걸 사와서 이걸로 게임을 돌리는 데 성공했다..~~

모델명	GPU				그래픽 메모리				TDP ^(W)	출고 가격 ^($)
	칩셋명 _(공정) ^(면적)	CUDA:TMU:ROP ^{(GPC, SM)}	클럭 ^(MHz)	L2 캐시 ^(MB)	버스 ^(bit)	규격	클럭 ^(전송률) _(MHz) ^(Mbps)	용량 ^(GB)
P102-101	GP102 _(16㎚) ^(471㎟)	3200:200:80 (5, 25)	1557 ^(기본) 1670 ^(부스트)	2.5	320	GDDR5	2002 (8008)	10	250	?
P102-100			1481 ^(기본) 1582 ^(부스트)			GDDR5X	1251 (10008)	5		?
P104-101	GP104 _(16㎚) ^(314㎟)	2560:160:64 (4, 20)	1607 ^(기본) 1733 ^(부스트)	2	256			8	?	?
P104-100		1920:120:64 (3, 15)						4	?	?
P106-100	GP106 _(16㎚) ^(200㎟)	1280:80:48 (2, 10)	1506 ^(기본) 1709 ^(부스트)	1.5	192	GDDR5	2002 (8008)	6	120	?
P106-090		768:48:48 (2, 6)	1354 ^(기본) 1531 ^(부스트)					3	75	?
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】 _{(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS] (GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s] (GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s] (메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}

4 . 마이크로아키텍처별 GPU 목록[편집]

4.1 . NV[편집]

파일:nvidia nv1 microarchitecture blockdiagram.jpg

NV1의 블록 다이어그램

프로세서별 최대 내부 구성 요소
프로세서 이름	공정 ^(㎚)	면적 ^(㎟)	QDS	RZ	PP	_픽셀 _INT32 ^ALU	TMU	ROP	MC _(bit) ^(채널)
NV1
NV1	500	90	1	1	1	4	1	1	32×2

프로세서별 특성
프로세서 이름	그래픽 가속	비디오 가속	호스트 인터페이스	메모리 규격	디스플레이 출력
NV1
NV1	DirectX 1.0 ^{(S/W 가속)} 자체 그래픽 API	-	PCI	FPM DRAM EDO DRAM	VGA ^(D-Sub)

QDS: Quadrangle Setup
RZ: Rasterizer
PP: Pixel Pipeline
INT32: 32-bit Integer
TMU: Texture Mapping Unit
ROP: Raster Operation 또는 Render Output
MC: Memory Controller

4.3 . NV4 (Fahrenheit)[편집]

프로세서별 최대 내부 구성 요소
프로세서 이름	공정 ^(㎚)	면적 ^(㎟)	TRS	RZ	PP	_픽셀 _INT32 ^ALU	TMU	_버텍스 ^캐시 ^(KB)	_텍스처 ^캐시 ^(KB)	_Z ^캐시 ^(KB)	_픽셀 ^캐시 ^(KB)	ROP	MC _(bit) ^(채널)
NV4
NV4	350	90	1	1	2	8	2	?	?	?	?	2	32×4
NV5	250	90	1	1	2	8	2	?	?	?	?	2	32×4
NV6	220	90	1	1	2	8	2	?	?	?	?	2	32×4

프로세서별 특성
프로세서 이름	그래픽 가속	비디오 가속	호스트 인터페이스	메모리 규격	디스플레이 출력
NV4
NV4	DirectX 6.0 OpenGL 1.2	MPEG-2 _Motion ^Compensation	AGP 2× PCI	SDR	VGA ^(D-Sub)
NV5			AGP 4× AGP 2× PCI
NV6

4.4 . NV10 (Celsius)[편집]

파일:nvidia nv15 microarchitecture blockdiagram.gif

지포스 2 GTS에 사용된 NV15의 블록 다이어그램

파일:nvidia nv11 microarchitecture blockdiagram.gif

지포스 2 MX에 사용된 NV11의 블록 다이어그램

GPU별 최대 내부 구성 요소
GPU 이름	공정 ^(㎚)	면적 ^(㎟)	T&L	_버텍스 _FP32 ^벡터	TRS	NSR	PP	_픽셀 _INT32 ^ALU	TMU	_버텍스 ^캐시 ^(KB)	_텍스처 ^캐시 ^(KB)	_Z ^캐시 ^(KB)	_픽셀 ^캐시 ^(KB)	ROP	MC _(bit) ^(채널)
NV10
NV10	220	111	1	4	1	1	4	16	4	?	?	?	?	4	32×4
NV11	180	65	1	4	1	1	2	8	4	?	?	?	?	2	32×4
NV15	180	90	1	4	1	1	4	16	8	?	?	?	?	4	32×4
NV16	150	81	1	4	1	1	4	16	8	?	?	?	?	4	32×4
NV17	150	65	1	4	1	1	2	8	4	?	?	?	?	2	32×4
NV18	150	65	1	4	1	1	2	8	4	?	?	?	?	2	32×4
NV19	150	65	1	4	1	1	2	8	4	?	?	?	?	2	32×4

GPU별 특성
GPU 이름	그래픽 가속	비디오 가속	호스트 인터페이스	메모리 규격	디스플레이 출력
NV10
NV10	DirectX 7.0 OpenGL 1.2	MPEG-2 _Motion ^Compensation	AGP 4×	SDR DDR	VGA ^(D-Sub) DVI
NV11		HDVP	AGP 4× PCI
NV15			AGP 4×
NV16
NV17		VPE
NV18			AGP 8×
NV19			PCIe ×16

T&L: Transform & Lighting
FP32: 32-bit(Single-Precision) Floating-Point Real Number
NSR: NVIDIA Shading Rasterizer

GeForce라는 브랜드의 기원이 된 마이크로아키텍처의 시작이자 하드웨어 T&L을 지원하는 최초의 마이크로아키텍처.

4.5 . NV20 (Kelvin)[편집]

지포스 3 시리즈에 사용된 NV20의 버텍스 셰이더 블록 다이어그램

파일:nvidia-gpu-nv20-vertexprocess.gif

지포스 3 시리즈에 사용된 NV20의 버텍스 프로세스 블록 다이어그램

파일:nvidia-gpu-nv20-pixelshader.gif

지포스 3 시리즈에 사용된 NV20의 픽셀 셰이더 블록 다이어그램

파일:nvidia-gpu-nv25-blockdiagram.png

지포스 4 Ti 시리즈에 사용된 NV25의 블록 다이어그램

GPU별 최대 내부 구성 요소
GPU 이름	공정 ^(㎚)	면적 ^(㎟)	T&L	PVSP	_버텍스 ^셰이더 _FP32 ^벡터	TRS	RZ	PPSP	_픽셀 ^셰이더 _INT32 ^ALU	TMU	_버텍스 ^캐시 ^(KB)	_텍스처 ^캐시 ^(KB)	_Z ^캐시 ^(KB)	_픽셀 ^캐시 ^(KB)	ROP	MC _(bit) ^(채널)
NV20
NV20	150	128	1	1	4	1	1	4	16	8	?	?	?	?	4	32×4
NV25	150	142	1	2	8	1	1	4	16	8	?	?	?	?	4	32×4
NV28	150	101	1	2	8	1	1	4	16	8	?	?	?	?	4	32×4

GPU별 특성
GPU 이름	그래픽 가속	비디오 가속	호스트 인터페이스	메모리 규격	디스플레이 출력
NV20
NV20	DirectX 8.0 OpenGL 1.3	HDVP	AGP 4×	DDR	VGA ^(D-Sub) DVI
NV25				SDR DDR
NV28			AGP 8×

PVSP: Programmable Vertex Shading Pipeline
PPSP: Programmable Pixel Shading Pipeline

4.6 . NV30 (Rankine)[편집]

지포스 FX 5800 시리즈에 사용된 NV30의 블록 다이어그램

GPU별 최대 내부 구성 요소
GPU 이름	공정 ^(㎚)	면적 ^(㎟)	T&L	PVSP	_버텍스 ^셰이더 _FP32 ^벡터	TRS	RZ	PPSP	_픽셀 ^셰이더 _FP32 ^ALU	_픽셀 ^셰이더 _미니 ^ALU	TMU	_텍스처 ^컬러 ^보간기	_{지오메트리} ^텍스처 ^캐시 ^(KB)	_컬러 ^Z-타일 ^캐시 ^(KB)	ROP	MC _(bit) ^(채널)
NV30
NV30	130	200	1	3	12	1	1	8	32	-	8	8	?	?	8	32×4
NV31	130	135	1	1	4	1	1	4	16	-	4	4	?	?	4	32×4
NV34	150	91	1	1	4	1	1	4	16	-	4	4	?	?	4	32×4
NV35	130	207	1	3	12	1	1	8	32	8	8	8	?	?	8	64×4
NV36	130	125	1	3	12	1	1	4	16	4	4	4	?	?	4	32×4
NV37	150	91	1	1	4	1	1	4	16	-	4	4	?	?	4	32×4
NV38	130	207	1	3	12	1	1	8	32	8	8	8	?	?	8	64×4
NV39	130	125	1	3	12	1	1	4	16	4	4	4	?	?	4	32×4

GPU별 특성
GPU 이름	그래픽 가속	비디오 가속	호스트 인터페이스	메모리 규격	디스플레이 출력
NV30
NV30	DirectX 9.0a OpenGL 1.5 ^{(H/W 1.5, S/W 2.1)}	VPE	AGP 8×	DDR GDDR2	VGA ^(D-Sub) DVI
NV31				DDR
NV34
NV35
NV36				DDR GDDR2
NV37			PCIe ×16	DDR
NV38			AGP 8×	DDR GDDR3
NV39			PCIe ×16	DDR

여러가지 의미로 NVIDIA 첫 번째 삽질의 전설로 남은 기념비적 마이크로아키텍처... 얼마가지 않아 공정이 바뀌었다.

2008년 5월 13일에 175 버전이 마지막으로서 드라이버 공식 지원이 중단되었다. (단, Windows XP 호환 드라이버) DirectX 9.0과 셰이더 모델 2.0+를 지원하여 WDDM에 대응된 가장 오래된 시리즈이지만, 정작 Windows Vista 호환 드라이버는 2006년 10월 17일에 ForceWare 95 버전에 한 번 더 지원해주었다(...).

4.7 . NV40 (Curie)[편집]

지포스 6800 Ultra에 사용된 NV40의 블록 다이어그램.

파일:external/techreport.com/7800-block.gif

지포스 7800 GTX에 사용된 G70의 블록 다이어그램.

GPU별 최대 내부 구성 요소
GPU 이름	공정 ^(㎚)	면적 ^(㎟)	T&L	PVSP	_버텍스 ^셰이더 _FP32 ^스칼라	_버텍스 ^셰이더 _FP32 ^벡터	TRS	RZ	PPSP	_픽셀 ^셰이더 _FP32 ^ALU	_픽셀 ^셰이더 _미니 ^ALU	TMU	L1 _텍스처 ^캐시 ^(KB)	L2 _텍스처 ^캐시 ^(KB)	ROP	MC _(bit) ^(채널)
NV40
NV40	130	287	1	6	6	24	1	1	16	64×2	4×2	16	?×4	?	16	64×4
NV41	130	225	1	5	5	20	1	1	12	48×2	3×2	12	?×3	?	12	64×4
NV42	110	225	1	5	5	20	1	1	12	48×2	3×2	12	?×3	?	12	64×4
NV43	110	150	1	3	3	12	1	1	8	32×2	2×2	8	?×2	?	4	64×2
NV44	110	110	1	3	3	12	1	1	4	16×2	1×2	4	?×1	?	2	32×2
NV45	130	287	1	6	6	24	1	1	16	64×2	4×2	16	?×4	?	16	64×4
NV48	110	287	1	6	6	24	1	1	16	64×2	4×2	16	?×4	?	16	64×4
G70
G70	110	333	1	8	8	32	1	1	24	96×2	6×2	24	?×6	?	16	64×4
G71	90	196	1	8	8	32	1	1	24	96×2	6×2	24	?×6	?	16	64×4
G72	90	81	1	3	3	12	1	1	4	16×2	1×2	4	?×1	?	2	32×2
G73	90	125	1	5	5	20	1	1	12	48×2	3×2	12	?×3	?	8	64×2
G73B	80	100	1	5	5	20	1	1	12	48×2	3×2	12	?×3	?	8	64×2

GPU별 특성
GPU 이름	그래픽 가속	비디오 가속	호스트 인터페이스	메모리 규격	디스플레이 출력
NV40
NV40	DirectX 9.0c OpenGL 2.1	VPE	AGP 8×	DDR DDR2 GDDR3	VGA ^(D-Sub) DVI
NV41			PCIe ×16	DDR GDDR3
NV42			AGP 8×	GDDR3
NV43		PureVideo HD 1 ^{(VDPAU 없음)}	AGP 8× PCIe ×16	DDR DDR2 GDDR3
NV44		PureVideo HD 1 ^{(VDPAU 없음)}	AGP 8× PCIe ×16	DDR DDR2
NV45		VPE	PCIe ×16	GDDR3
NV48		VPE	AGP 8×	DDR GDDR3
G70
G70	DirectX 9.0c OpenGL 2.1	PureVideo HD 1 ^{(VDPAU 없음)}	AGP 8× PCIe ×16	DDR2 GDDR3	VGA ^(D-Sub) DVI
G71				DDR2 GDDR3
G72				DDR2
G73				DDR2 GDDR3
G73B				DDR2 GDDR3

The GeForce 6 Series GPU Architecture Whitepaper

2015년 2월 24일에 309.08 버전이 마지막으로서 NV40 마이크로아키텍처 기반 모든 모델들의 드라이버 공식 지원이 중단되었다.

4.8 . G80 (Tesla)[편집]

Tesla 제품군에 대한 내용은 NVIDIA 데이터 센터 GPU 문서 참고하십시오.

파일:nvidia-g80.png

G80의 블록 다이어그램

파일:g84-diag-big.png

G84의 블록 다이어그램

파일:GT200-full-1.2-26-05-08.png

G200(GT200)의 블록 다이어그램

GPU별 최대 내부 구성 요소
GPU 이름	공정 ^(㎚)	면적 ^(㎟)	T&L	TRS	RZ	TPC	SM	CUDA 코어 (SP) _(FP32) ^(INT32)	FP64	SFU	TMU	L1 _공유 ^캐시 ^(KB)	L1 _텍스처 ^캐시 ^(KB)	L2 ^캐시 ^(KB)	ROP	MC _(bit) ^(채널)
G80
G80	90	484	1	1	1	8	16	128	-	32	32	8×16	16×8	128	24	64×6
G84	80	169	1	1	1	2	4	32	-	8	16	8×4	16×2	32	8	64×2
G86	80	127	1	1	1	1	2	16	-	4	8	8×2	16×1	16	4	64×2
G92	65	324	1	1	1	8	16	128	-	32	64	8×16	16×8	64	16	64×4
G94	65	240	1	1	1	4	8	64	-	16	32	8×8	16×4	64	16	64×4
G96	65	144	1	1	1	2	4	32	-	8	16	8×4	16×2	32	8	64×2
G98	65	86	1	1	1	1	1	8	-	2	8	8×2	16×1	16	4	64×1
G92B	55	260	1	1	1	8	16	128	-	32	64	8×16	16×8	64	16	64×4
G94B	55	196	1	1	1	4	8	64	-	16	32	8×8	16×4	64	16	64×4
G96C	55	121	1	1	1	2	4	32	-	8	16	8×4	16×2	32	8	64×2
GT200
G200	65	576	1	1	1	10	30	240	30	60	80	16×30	24×10	256	32	64×8
G200B	55	470	1	1	1	10	30	240	30	60	80	16×30	24×10	256	32	64×8
GT215	40	144	1	1	1	4	12	96	-	24	32	8×12	16×4	64	8	64×2
GT216	40	100	1	1	1	2	6	48	-	12	16	8×6	16×2	64	8	64×2
GT218	40	57	1	1	1	1	2	16	-	4	8	8×2	16×1	32	4	64×1

GPU별 특성
GPU 이름	그래픽 가속	GPGPU 가속	비디오 가속	호스트 인터페이스	메모리 규격	디스플레이 출력
G80
G80	DirectX 10.0 ^{(FEATURE_LEVEL_10_0)} OpenGL 3.3	CUDA Compute Capability 1.0 OpenCL 1.1	PureVideo HD 1 ^{(VDPAU 없음)}	PCIe 1.1 ×16	GDDR3	VGA ^(D-Sub) DVI ^{(Dual Link)}
G84		CUDA Compute Capability 1.1 OpenCL 1.1	PureVideo HD 2 ^{(VDPAU Feature Set A)}		DDR2 GDDR3
G86
G92
G92	DirectX 10.0 ^{(FEATURE_LEVEL_10_0)} OpenGL 3.3	CUDA Compute Capability 1.1 OpenCL 1.1	PureVideo HD 2 ^{(VDPAU Feature Set A)}	PCIe 2.0 ×16	GDDR3	VGA ^(D-Sub) DVI ^{(Dual Link)}
G92B						VGA ^(D-Sub) DVI ^{(Dual Link)} HDMI 1.3
G94					DDR2 GDDR3	VGA ^(D-Sub) DVI ^{(Dual Link)} HDMI 1.3 DisplayPort 1.1
G94B
G96						VGA ^(D-Sub) DVI ^{(Dual Link)} HDMI 1.3
G96C
G98			PureVideo HD 3 ^{(VDPAU Feature Set B)}
GT200
G200	DirectX 10.0 ^{(FEATURE_LEVEL_10_0)} OpenGL 3.3	CUDA Compute Capability 1.3 OpenCL 1.1	PureVideo HD 2 ^{(VDPAU Feature Set A)}	PCIe 2.0 ×16	GDDR3	VGA ^(D-Sub) DVI ^{(Dual Link)}
G200B						VGA ^(D-Sub) DVI ^{(Dual Link)} HDMI 1.3
GT215	DirectX 10.1 ^{(FEATURE_LEVEL_10_1)} OpenGL 3.3	CUDA Compute Capability 1.2 OpenCL 1.1	PureVideo HD 4 ^{(VDPAU Feature Set C)}		GDDR3 GDDR5
GT216					DDR2 GDDR3
GT218

TPC: Thread Processing Cluster (GPGPU 연산) 또는 Texture Processing Cluster (그래픽 연산)
SM: Streaming Multiprocessor
SP: Streaming Processor
CUDA: Compute Unified Device Architecture
FP64: 64-bit(Double-Precision) Floating-Point Real Number
SFU: Special Function Unit

2016년 12월 14일에 342.01 버전이 마지막으로서 G80 마이크로아키텍처 기반 모든 모델들의 드라이버 공식 지원이 중단되었다.

4.9 . Fermi[편집]

파일:external/www.legitreviews.com/gf100_block_diagram.jpg

GF100의 블록 다이어그램.

파일:external/sm.pcmag.com/nvidia-geforce-gtx-460-review-block-diagram_zd4g.jpg

GF100과 GF104의 블록 다이어그램 비교.

GPU별 최대 내부 구성 요소
GPU 이름	공정 ^(㎚)	면적 ^(㎟)	GPC	RE	SM	PE	CUDA 코어 _(FP32) ^(INT32)	FP64	SFU	TMU	L1 _공유 ^캐시 ^(KB)	L1 _텍스처 ^캐시 ^(KB)	L2 ^캐시 ^(KB)	ROP	MC _(bit) ^(채널)
Fermi
GF100	40	529	4	4	16	16	512	-	64	64	64×16	12×16	768	48	64×6
GF104	40	332	2	2	8	8	384	-	64	64	64×8	12×8	512	32	64×4
GF106	40	238	1	1	4	4	192	-	32	32	64×4	12×4	384	24	64×3
GF108	40	116	1	1	2	2	96	-	16	16	64×2	12×2	128	4	64×2
Fermi 2.0
GF110	40	520	4	4	16	16	512	-	64	64	64×16	12×16	768	48	64×6
GF114	40	332	2	2	8	8	384	-	64	64	64×8	12×8	512	32	64×4
GF116	40	238	1	1	4	4	192	-	32	32	64×4	12×4	384	24	64×3
GF117	40	116	1	1	2	2	96	-	16	16	64×2	12×2	128	4	64×2
GF119	40	79	1	1	1	1	48	-	8	8	64×1	12×1	128	4	64×1

GPU별 특성
GPU 이름	그래픽 가속	GPGPU 가속	비디오 가속	호스트 인터페이스	메모리 규격	디스플레이 출력
Fermi
GF100	DirectX 12 ^{(FEATURE_LEVEL_11_0)} OpenGL 4.6	CUDA Compute Capability 2.0 OpenCL 1.1	PureVideo HD 4 ^{(VDPAU Feature Set C)}	PCIe 2.0 ×16	GDDR5	DVI ^{(Dual Link)} HDMI 1.4 DisplayPort 1.1
GF104		CUDA Compute Capability 2.1 OpenCL 1.1				VGA ^(D-Sub) DVI ^{(Dual Link)} HDMI 1.4 DisplayPort 1.1
GF106					DDR3 GDDR5
GF108
Fermi 2.0
GF110	DirectX 12 ^{(FEATURE_LEVEL_11_0)} OpenGL 4.6	CUDA Compute Capability 2.0 OpenCL 1.1	PureVideo HD 4 ^{(VDPAU Feature Set C)}	PCIe 2.0 ×16	GDDR5	VGA ^(D-Sub) DVI ^{(Dual Link)} HDMI 1.4 DisplayPort 1.1
GF114		CUDA Compute Capability 2.1 OpenCL 1.1
GF116					DDR3 GDDR5
GF117			PureVideo HD 5 ^{(VDPAU Feature Set D)}		DDR3	VGA ^(D-Sub) DVI ^{(Dual Link)} HDMI 1.4
GF119

GPC: Graphic Processing Cluster
RE: Raster Engine (= Edge/Triangle Setup + Rasterizer + Z-Culling)
PE: Polymorph Engine (= Vertex Fetch + Tessellator + Viewport Transform + Attribute Setup + Stream Output)
NVIDIA’s Next Generation CUDA Compute Architecture: Fermi Whitepaper

여기서부터 마이크로아키텍처 이름에 과학자의 이름을 붙이며, 이전 마이크로아키텍처들도 소급 적용하게 되었지만 과거 모델을 직접 사용해본 경험이 있으면서 지식을 가지고 있는 사람이 아닌 한, 대부분 있는 줄도 모르는 정보인데다 잘 알고 있더라도 당시의 명칭에 익숙해져서 그다지 잘 알려지지 않았다. 결정적으로 너무 오래된 마이크로아키텍처들이라 잘 거론되지 않는 편. 따라서, 소급 적용된 명칭들을 괄호 내에 표시하고 당시의 명칭을 기준으로 서술한다.
배정밀도 부동소수점 연산을 맡았던 전용 유닛이 제거된 대신 GF100은 2개, GF104 이하들은 4개의 CUDA를 동원해서 수행하며, SFU는 부동소수점 곱셈을 수행하지 않으므로 이론적인 연산 성능의 계산에서 제외된다.

2018년 3월 27일에 391.35 버전이 마지막으로서 페르미 마이크로아키텍처 기반 모든 모델들의 드라이버 공식 지원이 중단되었다.

4.10 . Kepler[편집]

파일:external/www.ozone3d.net/geforce-gtx680-kepler-block-diagram.jpg

GK104의 블록 다이어그램.

파일:external/cdn.wccftech.com/Kepler-GK110-635x353.jpg

GK110의 블록 다이어그램.

GPU별 최대 내부 구성 요소
GPU 이름	공정 ^(㎚)	면적 ^(㎟)	GPC	RE	SMX	PE	CUDA 코어 _(FP32) ^(INT32)	FP64	SFU	TMU	L1 _공유 ^캐시 ^(KB)	L1 _텍스처 ^캐시 ^(KB)	L2 ^캐시 ^(KB)	ROP	MC _(bit) ^(채널)
Kepler
GK110	28	561	5	5	15	15	2880	960	480	240	64×15	48×15	1536	48	64×6
GK104	28	294	4	4	8	8	1536	64	256	128	64×8	48×8	512	32	64×4
GK106	28	221	3	3	5	5	960	40	160	80	64×5	48×5	384	24	64×3
GK107	28	118	1	1	2	2	384	16	64	32	64×2	48×2	256	16	64×2
Kepler 2.0
GK208	28	87	1	1	2	2	384	16	64	32	64×2	48×2	512	8	64×1

GPU별 특성
GPU 이름	그래픽 가속	GPGPU 가속	비디오 가속	호스트 인터페이스	메모리 규격	디스플레이 출력
Kepler
GK110	DirectX 12 ^{(FEATURE_LEVEL_11_0)} OpenGL 4.6 Vulkan 1.2	CUDA Compute Capability 3.5 OpenCL 1.2	PureVideo HD 5 ^{(VDPAU Feature Set D)} NVDEC NVENC	PCIe 3.0 ×16	GDDR5	DVI ^{(Dual Link)} HDMI 1.4a DisplayPort 1.2
GK104		CUDA Compute Capability 3.0 OpenCL 1.2
GK106						VGA ^(D-Sub) DVI ^{(Dual Link)} HDMI 1.4a DisplayPort 1.2
GK107					DDR3 GDDR5
Kepler 2.0
GK208	DirectX 12 ^{(FEATURE_LEVEL_11_0)} OpenGL 4.6 Vulkan 1.2	CUDA Compute Capability 3.5 OpenCL 1.2	PureVideo HD 5 ^{(VDPAU Feature Set D)} NVDEC NVENC	PCIe 2.0 ×8	DDR3 GDDR5	VGA ^(D-Sub) DVI ^{(Dual Link)} HDMI 1.4a DisplayPort 1.2

NVIDIA GeForce GTX 680 Whitepaper
NVIDIA의 차세대 CUDA 컴퓨팅 아키텍처: Kepler GK110 (한국어 백서)
NVIDIA’s Next Generation CUDA Compute Architecture: Kepler GK110/210 Whitepaper (Version 1.1)

2021년 8월 31일에 케플러 마이크로아키텍처 기반 모든 모델들의 윈도우 7, 8, 8.1용 게임 레디 드라이버 공식 지원이 중단되었다. 심각한 보안 문제 해결 업데이트는 2024년 9월까지 제공한다고 발표했다.

4.11 . Maxwell[편집]

파일:external/techreport.com/gm107-block.png

GM107의 블록 다이어그램.

파일:external/www.legitreviews.com/gm204-features.jpg

GM204의 블록 다이어그램.

파일:external/gearnuke.com/chiphell-1.jpg

GM200의 블록 다이어그램.

GPU별 최대 내부 구성 요소
GPU 이름	공정 ^(㎚)	면적 ^(㎟)	GPC	RE	SMM	PE	CUDA 코어 _(FP32) ^(INT32)	FP64	SFU	TMU	L1 _공유 ^캐시 ^(KB)	L1 _텍스처 ^캐시 ^(KB)	L2 ^캐시 ^(MB)	ROP	MC _(bit) ^(채널)
Maxwell
GM107	28	148	1	1	5	5	640	20	160	40	64×5	48×5	2	16	64×2
GM108	28	81	1	1	3	3	384	12	96	24	64×3	48×3	1	8	64×1
Maxwell 2.0
GM200	28	601	6	6	24	24	3072	96	768	192	96×24	48×24	3	96	64×6
GM204	28	398	4	4	16	16	2048	64	512	128	96×16	48×16	2	64	64×4
GM206	28	228	2	2	8	8	1024	32	256	64	96×8	48×8	1	32	64×2

GPU별 특성
GPU 이름	그래픽 가속	GPGPU 가속	비디오 가속	호스트 인터페이스	메모리 규격	디스플레이 출력
Maxwell
GM107	DirectX 12 ^{(FEATURE_LEVEL_11_0)} OpenGL 4.6 Vulkan 1.2	CUDA Compute Capability 5.0 OpenCL 1.2	PureVideo HD 6 ^{(VDPAU Feature Set E)} NVDEC NVENC	PCIe 3.0 ×16	DDR3 GDDR5	VGA ^(D-Sub) DVI ^{(Dual Link)} HDMI 1.4a DisplayPort 1.2
GM108			PureVideo HD 6 ^{(VDPAU Feature Set E)} NVDEC NVENC 미지원	PCIe 3.0 ×4
Maxwell 2.0
GM200	DirectX 12 ^{(FEATURE_LEVEL_12_1)} OpenGL 4.6 Vulkan 1.2	CUDA Compute Capability 5.2 OpenCL 1.2	PureVideo HD 6 ^{(VDPAU Feature Set E)} NVDEC 2 NVENC 5	PCIe 3.0 ×16	GDDR5	DVI ^{(Dual Link)} HDMI 2.0 DisplayPort 1.2
GM204
GM206			PureVideo HD 7 ^{(VDPAU Feature Set F)} NVDEC 2 NVENC 5

PE: Polymorph Engine (= Vertex Fetch + Tessellator + Viewport Transform + Attribute Setup + Stream Output + Multi-Projection Acceleration)
NVIDIA GeForce GTX 750 Ti Whitepaper
NVIDIA GeForce GTX 980 Whitepaper

4.12 . Pascal[편집]

파일:external/cdn.wccftech.com/NVIDIA-Tesla-GP100-Block-Diagram.png

GP100의 블록 다이어그램.

파일:external/i0.wp.com/Pascal-GPU.jpg

GP104의 블록 다이어그램.

GPU별 최대 내부 구성 요소
GPU 이름	공정 ^(㎚)	면적 ^(㎟)	GPC	RE	TPC	PE	SM	CUDA 코어 _(FP32) ^(INT32)	FP64	SFU	TMU	L1 _공유 ^캐시 ^(KB)	L1 _텍스처 ^캐시 ^(KB)	L2 ^캐시 ^(MB)	ROP	MC _(bit) ^(채널)
Pascal
GP100	16	610	6	6	30	30	60	3840	1920	960	240	64×60	48×60	4	128	512×8
GP102	16	471	6	6	30	30	30	3840	120	960	240	96×30	48×30	3	96	32×12
GP104	16	314	4	4	20	20	20	2560	80	640	160	96×20	48×20	2	64	32×8
GP106	16	200	2	2	10	10	10	1280	40	320	80	96×10	48×10	1.5	48	32×6
GP107	14	132	1	1	6	6	6	768	24	192	48	96×6	48×6	1	32	32×4
GP108	14	74	1	1	3	3	3	384	12	96	24	96×3	48×3	0.5	16	32×2

GPU별 특성
GPU 이름	그래픽 가속	GPGPU 가속	비디오 가속	호스트 인터페이스	메모리 규격	디스플레이 출력
Pascal
GP100	DirectX 12 ^{(FEATURE_LEVEL_12_1)} OpenGL 4.6 Vulkan 1.2	CUDA Compute Capability 6.0 OpenCL 1.2	PureVideo HD ? ^{(VDPAU Feature Set ?)} NVDEC ? NVENC ?	PCIe 3.0 ×16	HBM2	DVI ^{(Dual Link)} DisplayPort 1.4
GP102		CUDA Compute Capability 6.1 OpenCL 1.2	PureVideo HD 8 ^{(VDPAU Feature Set G, H)} NVDEC 3 NVENC 6		GDDR5X	DVI ^{(Dual Link)} HDMI 2.0b DisplayPort 1.4
GP104					GDDR5 GDDR5X
GP106					GDDR5
GP107					GDDR5
GP108			PureVideo HD 8 ^{(VDPAU Feature Set G, H)} NVDEC 3 NVENC 미지원	PCIe 3.0 ×4	DDR4 GDDR5	VGA ^(D-Sub) DVI ^{(Dual Link)} HDMI 2.0b DisplayPort 1.4

PE: Polymorph Engine (= Vertex Fetch + Tessellator + Viewport Transform + Attribute Setup + Stream Output + Simultaneous Multi-Projection)
NVIDIA Tesla P100 Whitepaper
NVIDIA GeForce GTX 1080 Whitepaper

4.13 . Volta[편집]

파일:external/www.techrival.com/NVIDIA-Volta-GV100-GPU-Block-Diagram-768x437.png

GV100의 블록 다이어그램.

GPU별 최대 내부 구성 요소

GPU
이름

공정
^(㎚)

면적
^(㎟)

GPC

RE

TPC

PE

SM

FP32

INT32

FP64

TC

SFU

TMU

L1
^캐시
^(KB)

L2
^캐시
^(MB)

ROP

MC
_(bit)
^(채널)

Volta

GV100

12

815

6

42

84

5376

2688

672

1344

336

128×84

6

128

512×8

GPU별 특성
GPU 이름	그래픽 가속	GPGPU 가속	비디오 가속	호스트 인터페이스	메모리 규격	디스플레이 출력
Volta
GV100	DirectX 12 ^{(FEATURE_LEVEL_12_1)} OpenGL 4.6 Vulkan 1.2	CUDA Compute Capability 7.0 OpenCL 2.0	PureVideo HD 9 ^{(VDPAU Feature Set I)} NVDEC 3 NVENC 6	PCIe 3.0 ×16	HBM2	HDMI 2.0b DisplayPort 1.4

TC: Tensor Core
NVIDIA TESLA V100 GPU ARCHITECTURE Whitepaper

4.14 . Turing[편집]

TU102의 블록 다이어그램.

파일:nvidia-tu104.png

TU104의 블록 다이어그램.

파일:nvidia-tu106.jpg

TU106의 블록 다이어그램.

파일:nvidia-tu116.png

TU116의 블록 다이어그램.

파일:nvidia-tu117.png

TU117의 블록 다이어그램.

GPU별 최대 내부 구성 요소
GPU 이름	공정 ^(㎚)	면적 ^(㎟)	GPC	RE	TPC	PE	SM	RTC	FP32	INT32	FP64	TC	FP16	SFU	TMU	L1 ^캐시 ^(KB)	L2 ^캐시 ^(MB)	ROP	MC _(bit) ^(채널)
Turing
TU102	12	754	6	6	36	36	72	72	4608	4608	144	576	-	1152	288	96×72	6	96	32×12
TU104	12	545	6	6	24	24	48	48	3072	3072	96	384	-	768	192	96×48	4	64	32×8
TU106	12	445	3	3	18	18	36	36	2304	2304	72	288	-	576	144	96×36	4	64	32×8
TU116	12	284	3	3	12	12	24	-	1536	1536	48	-	3072	384	96	96×24	1.5	48	32×6
TU117	12	200	2	2	8	8	16	-	1024	1024	32	-	2048	256	64	96×16	1	32	32×4

GPU별 특성
GPU 이름	그래픽 가속	GPGPU 가속	비디오 가속	호스트 인터페이스	메모리 규격	디스플레이 출력
Turing
TU102	DirectX 12 ^{(FEATURE_LEVEL_12_2)} OpenGL 4.6 Vulkan 1.2	CUDA Compute Capability 7.5 OpenCL 1.2	PureVideo HD 10 ^{(VDPAU Feature Set J)} NVDEC 4 NVENC 7	PCIe 3.0 ×16 NVLink 2.0	GDDR6	HDMI 2.0b DisplayPort 1.4a USB Type-C
TU104
TU106				PCIe 3.0 ×16		DVI ^{(Dual Link)} HDMI 2.0b DisplayPort 1.4a USB Type-C
TU116	DirectX 12 ^{(FEATURE_LEVEL_12_1)} OpenGL 4.6 Vulkan 1.2				GDDR5 GDDR6	DVI ^{(Dual Link)} HDMI 2.0b DisplayPort 1.4a
TU117			PureVideo HD 10 ^{(VDPAU Feature Set J)} NVDEC 4 NVENC 6

RTC: RT(Ray Tracing) Core
FP16: 16-bit(Half-Precision) Floating-Point Real Number
NVIDIA TURING GPU ARCHITECTURE Whitepaper

2017년 GTC 유럽 NVIDIA CEO 젠슨 황의 오프닝 키노트에서 젠승 황은 세계 최초의 로봇 택시용 AI 컴퓨터인 페가수스(Pegasus)에 차세대 마이크로아키텍처 기반 GPU가 Volta 마이크로아키텍처 기반 임베디드 GPU를 탑재한 자비에(Xavier) SoC 프로세서와 함께 결합될 예정이라고 밝혔다. 당시에는 공식 명칭을 밝혀지지 않고, 단순히 차세대 마이크로아키텍처라고 불렀는데, 나중에 엔비디아의 공식 발표를 통해, 해당 아키텍처가 튜링임이 밝혀졌다.

4.15 . Ampere[편집]

GA100의 블록 다이어그램.

파일:NVIDIA GA102 Block Diagram.png

GA102의 블록 다이어그램.

파일:NVIDIA GA104 Block Diagram.png

GA104의 블록 다이어그램.

파일:NVIDIA GA106 Block Diagram.png

GA106의 블록 다이어그램.

GPU별 최대 내부 구성 요소
GPU 이름	공정 ^(㎚)	면적 ^(㎟)	GPC	RE	TPC	PME	SM	RTC	FP32	INT32	FP64	TC	SFU	TMU	L1 _캐시 ^메모리 ^(KB)	ROP	L2 _캐시 ^메모리 ^(MB)	MC _(bit) ^(채널)
Ampere
GA100	7	826	8	-	64	-	128	-	8192	8192	4096	512	2048	512	192×128	-	48	512×12

GPU별 최대 내부 구성 요소
GPU 이름	공정 ^(㎚)	면적 ^(㎟)	GPC	RE	TPC	PME	SM	RTC	FP32 전용 CUDA 코어	CUDA 코어 _(FP32) ^(INT32)	FP64	TC	SFU	TMU	L1 _캐시 ^메모리 ^(KB)	ROP	L2 _캐시 ^메모리 ^(MB)	MC _(bit) ^(채널)
Ampere
GA102	8	628.4	7	7	42	42	84	84	5376	5376	168	336	1344	336	128×84	112	6	32×12
GA103	8	496.0	6	6	30	30	60	60	3840	3840	120	240	960	240	128×60	96	5	32×10
GA104	8	392.5	6	6	24	24	48	48	3072	3072	96	192	768	192	128×48	96	4	32×8
GA106	8	276.0	3	3	15	15	30	30	1920	1920	60	120	480	120	128×30	48	2.25	32×6
GA107	8	?	2	2	10	10	20	20	1280	1280	40	80	320	80	128×20	32	?	32×4

GPU별 특성
GPU 이름	그래픽 가속	GPGPU 가속	비디오 가속	호스트 인터페이스	메모리 규격	디스플레이 출력
Ampere
GA100	DirectX ? ^{(FEATURE_LEVEL_?_?)} OpenGL ?.? Vulkan ?.?	CUDA Compute Capability 8.0 OpenCL 2.0	PureVideo HD ? ^{(VDPAU Feature Set ?)} NVDEC ? NVENC 미지원	PCIe 4.0 ×16 NVLink 3.0	HBM2 HBM2E	HDMI ?.? DisplayPort ?.? ?
GA102	DirectX 12 ^{(FEATURE_LEVEL_12_2)} OpenGL 4.6 Vulkan 1.2	CUDA Compute Capability 8.6 OpenCL 2.0	PureVideo HD 11 ^{(VDPAU Feature Set K)} NVDEC 5 NVENC 7		GDDR6X	HDMI 2.1 DisplayPort 1.4a
GA103				PCIe 4.0 ×16	GDDR6 GDDR6X
GA104
GA106					GDDR6
GA107

2019년경의 뉴스에 따르면, 차세대 아키텍처의 명칭이 Ampere가 될 것이라고 한다. 한때, 삼성이 이 제품의 생산을 전량 수주했다는 루머가 있었으나, 젠슨 황이 이를 직접 부인하고, 이전 세대와 마찬가지로 TSMC가 기본 생산 업체이고, 물량이 부족할 때 삼성이 생산을 거들 것이라 밝혔다. (출처)

2019년 3월 31일, 모 트위터 유저가 트윗한 내용에 따르면 GA100으로 추정되는 연산 특화용 Ampere 기반 GPU가 7nm 공정으로 테이프 아웃되었다고 한다. (출처) 이전 세대와 비슷한 패턴일 경우 이변이 없다면 2020년 상반기에 출시될 가능성이 높으나, 코로나바이러스감염증-19라는 큰 이변이 발생해서 발표 일정이 지연될 확률이 높아졌다.

2020년 5월 14일, 다행히 GTC 2020이 온라인으로 진행되어서 발표 시기 자체는 크게 미루어지지 않았고, Ampere 마이크로아키텍처와 GA100이 공식 발표되었다. TSMC N7 공정이[1] 사용되었고 다이 사이즈는 826 ㎟로 815 ㎟였던 GV100보다 조금 더 커졌지만, 트랜지스터는 무려 540억여개로 211억여개였던 GV100보다 2.5배 더 많은 개수를 지니고 있다. 그런 상태에서 GA100 컷칩이 사용된 A100의 GPU 클럭이 GV100 컷칩이 사용된 V100에 비해 그다지 향상되지 않은 점을 미루어 보면 TSMC가 내놓은 N7 공정 중에 고성능(HP) 버전이 아닌 고밀도(HD) 버전일 가능성이 높다.

4.16 . Hopper[편집]

GH100의 블록 다이어그램.

GPU별 최대 내부 구성 요소
GPU 이름	공정 ^(㎚)	면적 ^(㎟)	GPC	RE	TPC	PME	SM	RTC	FP32	INT32	FP64	TC	SFU	TMU	L1 _캐시 ^메모리 ^(KB)	ROP	L2 _캐시 ^메모리 ^(MB)	MC _(bit) ^(채널)
Hopper
GH100	4	814	8	-	72	-	144	-	18432	9216	9216	576	2304	576	256×144	-	60	512×12

GPU별 특성
GPU 이름	그래픽 가속	GPGPU 가속	비디오 가속	호스트 인터페이스	메모리 규격	디스플레이 출력
Hopper
GH100	-	CUDA Compute Capability 9.0 OpenCL ?.?	PureVideo HD ? ^{(VDPAU Feature Set ?)} NVDEC ? NVENC 미지원	PCIe 5.0 ×16 NVLink 4.0	HBM2E HBM3	-

2022년 3월 23일에 발표되고, 같은 해 10월에 출시된 데이터센터 전용 GPU 마이크로아키텍처. A100의 상위 등급 모델이다.

2015년부터 모바일 플랫폼의 미세 공정 노드가 데스크톱 및 워크스테이션 플랫폼의 미세 공정 노드를 추월하기 시작했고, 특히 Apple이 TSMC의 5 nm 공정 생산 용량의 거의 독점에 가까운 비중을 차지하고 있었기 때문에, Hopper의 공정 노드는 '잘해봐야 5 nm일 것'이 중론이었다. 다행히 TSMC N5 기반의 NVIDIA 커스텀 노드인 4N으로 밝혀졌다.[2]

2022년 하반기에 미중 무역 분쟁으로 인하여 초당 600GB 이상의 연산이 가능한 칩들, 상술한 A100과 더불어 중국 수출이 금지되었다. 이에 초당 400GB 수준의 H800을 생산하여 대중 수출을 대체한다고 밝혔다. 이로 인해 기존 A100과 H100을 쓰던 알리바바등의 중국 기업들은 칩 자립하는 쪽으로 방향을 수정했다.

2023년 4월, ChatGPT발 언어모델 수요 증가로 인해 3만 6,000 달러 가량이었던 가격이 4만 6,000달러 수준으로 폭등했다. 즉, 현재 없어서 못파는 제품이며 현존하는 인공지능 칩중에서 가장 좋은 성능을 내고 있다.[3] GPT-4 구축에 10,000개 가량의 모듈이 사용되었다고 한다.[4] 사실상 현재 엔비디아의 주가와 실적을 견인하고 있는 라인업이다.

2023년 5월 29일, 호퍼 칩 256개를 탑재한 GH200을 공개했다. 연말 출시 예정.

4.17 . Ada Lovelace[편집]

GPU별 최대 내부 구성 요소
GPU 이름	공정 ^(㎚)	면적 ^(㎟)	GPC	RE	TPC	PME	SM	RTC	FP32 전용 CUDA 코어	CUDA 코어 _(FP32) ^(INT32)	FP64	TC	SFU	TMU	L1 _캐시 ^메모리 ^(KB)	ROP	L2 _캐시 ^메모리 ^(MB)	MC _(bit) ^(채널)
Ada Lovelace
AD102	4	608.5	12	12	72	12	144	144	9216	9216	288	576	2304	576	128×144	192	96	32×12
AD103	4	378.6	7	7	40	7	80	80	5120	5120	160	320	1280	320	128×80	112	64	32×8
AD104	4	294.5	5	5	30	5	60	60	3840	3840	120	240	960	240	128×60	80	48	32×6

GPU별 특성
GPU 이름	그래픽 가속	GPGPU 가속	비디오 가속	호스트 인터페이스	메모리 규격	디스플레이 출력
Ada Lovelace
AD102	DirectX 12 ^{(FEATURE_LEVEL_12_2)} OpenGL 4.6 Vulkan 1.3	CUDA Compute Capability 8.9 OpenCL 2.0	PureVideo HD ? ^{(VDPAU Feature Set ?)} NVDEC 5 NVENC 8	PCIe 4.0 ×16	GDDR6X	HDMI 2.1 DisplayPort 1.4a
AD103
AD104

NVIDIA ADA GPU ARCHITECTURE V1.01 Whitepaper

2022년 9월 21일에 처음 공개된 마이크로아키텍처로, 영국의 수학자이자 세계 최초의 프로그래머로 알려져 있는 에이다 러브레이스에서 따왔다. 이전까지는 성씨랑 이름 둘 중에 하나만 따온 명칭이었으나 이번에는 성씨와 이름 둘 다 있는 명칭인 것이 특징.

Hopper 마이크로아키텍처와 마찬가지로 TSMC N5의 NVIDIA 커스텀 노드인 4N으로 생산되며, 4세대 텐서 코어는 물론이고 3세대 RT 코어가 적용되었다. 가장 먼저 공개된 AD102 기준으로 면적은 이전 세대 같은 포지션의 GA102보다 소폭 감소되었음에도 공정 미세화 덕분에 트랜지스터 수는 283억 개에서 763억 개로 약 2.7배나 증가 되었다.

특이하게도 차상위 GPU인 AD103의 전체 TPC, SM 개수가 GPC 개수의 배수가 아니다. 배수가 되려면 TPC 42개, SM 84개여야 하는데, 공식 아키텍처 백서의 'Appendix B - Ada AD103 GPU Full Specifications' 섹션에 'contains 7 GPCs, 40 TPCs, 80 SMs'라고 서술되어 있기 때문.

5 . 관련 문서[편집]

[1] 1세대 7nm 공정인 N7인지, 2세대 7nm 공정인 N7P인지는 불명. TSMC가 7nm 계열 공정들을 다 똑같은 'N7' 명칭으로 취급하고 있기 때문에 정확한 공정을 확인할 수 없다.[2] 단, 진짜 4 nm인 N4와 다른 노드이므로 유의할 것.[3] 테슬라 D1, 구글 TPUv4, 인텔-하바나 GAUDI-2, 퀄컴 클라우드AI100 등 고객사들이 자사 맞춤형 칩셋을 개발하며 자립화를 시도하고 있지만, 아직까진 엔비디아의 범용 칩셋 성능에 비할 바가 못되며 AI칩 점유율 80% 이상을 차지하고 있다.[4] 약 1억 달러 규모.

[각주]

[각주]

NVIDIA/GPU

분류

1 . 개요[편집]

2 . GPU 요약 목록[편집]

3 . 용도별 제품군 목록[편집]

3.1 . GeForce (게이밍 제품군)[편집]

3.2 . GeForce Laptop (게이밍 노트북용 제품군)[편집]

3.3 . NVIDIA RTX (워크스테이션 제품군)[편집]

3.4 . NVIDIA NVS (멀티모니터 출력 제품군)[편집]

3.5 . NVIDIA 데이터 센터 GPU (데이터 센터 제품군)[편집]

3.6 . NVIDIA TITAN (게이밍 및 워크스테이션 겸용 제품군)[편집]

3.7 . GRID (가상화 제품군)[편집]

3.7.1 . GRID K1[편집]

3.7.2 . GRID K2[편집]

3.7.3 . GRID K3[편집]

3.7.4 . GRID K5[편집]

3.7.5 . GRID M[편집]

3.8 . Mining 제품군[편집]

4 . 마이크로아키텍처별 GPU 목록[편집]

4.1 . NV[편집]

4.2 . NV3[편집]

4.3 . NV4 (Fahrenheit)[편집]

4.4 . NV10 (Celsius)[편집]

4.5 . NV20 (Kelvin)[편집]

4.6 . NV30 (Rankine)[편집]

4.7 . NV40 (Curie)[편집]

4.8 . G80 (Tesla)[편집]

4.9 . Fermi[편집]

4.10 . Kepler[편집]

4.11 . Maxwell[편집]

4.12 . Pascal[편집]

4.13 . Volta[편집]

4.14 . Turing[편집]

4.15 . Ampere[편집]

4.16 . Hopper[편집]

4.17 . Ada Lovelace[편집]

5 . 관련 문서[편집]

관련 문서

NVIDIA/GPU

분류

1. 개요[편집]

2. GPU 요약 목록[편집]

3. 용도별 제품군 목록[편집]

3.1. GeForce (게이밍 제품군)[편집]

3.2. GeForce Laptop (게이밍 노트북용 제품군)[편집]

3.3. NVIDIA RTX (워크스테이션 제품군)[편집]

3.4. NVIDIA NVS (멀티모니터 출력 제품군)[편집]

3.5. NVIDIA 데이터 센터 GPU (데이터 센터 제품군)[편집]

3.6. NVIDIA TITAN (게이밍 및 워크스테이션 겸용 제품군)[편집]

3.7. GRID (가상화 제품군)[편집]

3.7.1. GRID K1[편집]

3.7.2. GRID K2[편집]

3.7.3. GRID K3[편집]

3.7.4. GRID K5[편집]

3.7.5. GRID M[편집]

3.8. Mining 제품군[편집]

4. 마이크로아키텍처별 GPU 목록[편집]

4.1. NV[편집]

4.2. NV3[편집]

4.3. NV4 (Fahrenheit)[편집]

4.4. NV10 (Celsius)[편집]

4.5. NV20 (Kelvin)[편집]

4.6. NV30 (Rankine)[편집]

4.7. NV40 (Curie)[편집]

4.8. G80 (Tesla)[편집]

4.9. Fermi[편집]

4.10. Kepler[편집]

4.11. Maxwell[편집]

4.12. Pascal[편집]

4.13. Volta[편집]

4.14. Turing[편집]

4.15. Ampere[편집]

4.16. Hopper[편집]

4.17. Ada Lovelace[편집]

5. 관련 문서[편집]

관련 문서

1 . 개요[편집]

2 . GPU 요약 목록[편집]

3 . 용도별 제품군 목록[편집]

3.1 . GeForce (게이밍 제품군)[편집]

3.2 . GeForce Laptop (게이밍 노트북용 제품군)[편집]

3.3 . NVIDIA RTX (워크스테이션 제품군)[편집]

3.4 . NVIDIA NVS (멀티모니터 출력 제품군)[편집]

3.5 . NVIDIA 데이터 센터 GPU (데이터 센터 제품군)[편집]

3.6 . NVIDIA TITAN (게이밍 및 워크스테이션 겸용 제품군)[편집]

3.7 . GRID (가상화 제품군)[편집]

3.7.1 . GRID K1[편집]

3.7.2 . GRID K2[편집]

3.7.3 . GRID K3[편집]

3.7.4 . GRID K5[편집]

3.7.5 . GRID M[편집]

3.8 . Mining 제품군[편집]

4 . 마이크로아키텍처별 GPU 목록[편집]

4.1 . NV[편집]

4.2 . NV3[편집]

4.3 . NV4 (Fahrenheit)[편집]

4.4 . NV10 (Celsius)[편집]

4.5 . NV20 (Kelvin)[편집]

4.6 . NV30 (Rankine)[편집]

4.7 . NV40 (Curie)[편집]

4.8 . G80 (Tesla)[편집]

4.9 . Fermi[편집]

4.10 . Kepler[편집]

4.11 . Maxwell[편집]

4.12 . Pascal[편집]

4.13 . Volta[편집]

4.14 . Turing[편집]

4.15 . Ampere[편집]

4.16 . Hopper[편집]

4.17 . Ada Lovelace[편집]

5 . 관련 문서[편집]