显卡基础知识｜英伟达算力开挂的GPU！

AI模型训练和推理对算力的要求各有特点，如何在具体的场景下综合权衡选择显卡算力，怎样才能达到性能、能耗和成本的最佳平衡。本文围绕这个问题，介绍下关于显卡的基础知识：

1）模型训练和推理中常见的浮点数精度和显卡的算力介绍 2）英伟达显卡架构和命名方式 3）由单张GPU显卡到计算节点和集群，对模型训练方式的选择。

1, 显卡参数和算力计算

1.1 显卡参数介绍

浮点数通用结构（IEEE 754 标准）所有浮点数均由 符号位（S）、指数位（E）、尾数位（M） 组成.

显卡的算力在不同的数值精度下是不同的，浮点精度一般包括，双精度(FP64)、单精度(FP32、TF32)、半精度(FP16、BF16)、8位精度 (FP8)、4位精度(FP4、NF4)。 量化精度一般包括，INT8、INT4 也有INT3/INT5/INT6等。两个特殊精度，TF32和BF16分别为英伟达和谷歌专门为优化AI计算而提出的一种数值格式。BF16 牺牲尾数精度（仅7 位）换取与 FP32 同等的指数范围，专为深度学习中 “防止梯度爆炸” 设计，适用于大规模模型训练。

• • 指数位越长：数值范围越大（如 TP16 的 8 位指数使范围接近 FP32）。
• • 尾数位越长：精度越高（如 FP64 的 52 位尾数提供 15 位以上有效数字）。
• • FP8/FP6/FP4：目前只有特定类型的显卡，对硬件优化才支持。

下表是在不同数值下A100、H100 和H200的算力。

对于deepseek R1 官方推出的是 FP8 的参数权重版本，目前对于A100 是不支持的，只有经过转换成INT8后才能在更多的GPU显卡上支持，解锁算力限制。

详细的参数如下：

• • 核心数量 (CUDA Cores/Stream Processors)

GPU的并行计算单元数量，NVIDIA称CUDA Core。核心越多，并行任务处理能力越强。多个CUDA Core和寄存器、共享内存调度器等共同构成一个SM（Stream Multiprocessors），层级包含关系为 CUDA Core - SM - GPU。比如A100有108个SM，每个SM包含64个CUDA Core。

• • 核心频率 (Clock Speed)

GPU核心工作频率(MH/GHz)，分基频和加速频率。频率越高，单线程任务响应越快。但高频增加功耗(TDP) 和发热。

• • HBM (High Bandwidth Memory) 大小

表示GPU内存的容量，提供存储模型、数据的空间。较大的HBM有助于处理更大的数据集，并支持更复杂的计算任务。

• • HBM带宽

指数据在GPU和存储之间传输的速度。更高的带宽可以加快数据访问速度，减少计算时的瓶颈，提高总体性能。

• • 计算性能 FP16/FP8/FP6/FP4 (FLOPS) 和INT8 (OPS)

代表不同数据精度下的计算能力，单位FLOPS (Floating Point Operations Per Second) 表示浮点运算每秒的次数，OPS （Operations Per Second）表示整数运算每秒的次数。数字精度越低（如FP8或NT8），能够实现的计算性能通常越高，因为较低精度能在硬件上更高效地实现，适合于需要快速处理大量数据的任务，如神经网络推理。

• • NVLink带宽

NVLink是英伟达的高速互连技术，用于多个GPU之间的通信。更高的NVLink带宽意味着多个GPU之间可以更快速地共享数据，提高分布式计算效率。

• • 功耗 (Powers)

指GPU在运行时的能耗，即消耗的电力。功耗越高，说明GPU能进行更多的复杂计算，但也需要更好的散热和供电设计。

1.2 Tensor Core 和 CUDA Core

Tensor Core：是专用加速单元，针对矩阵乘法 （如深度学习中的GEMM)优化，显著提升AI计算效率。偏科大神！

CUDA Core：是通用计算单元，适合多样化并行任务。是一个全面发展的多能手。

所以在显卡的参数列表中，针对Al任务，使用Tensor Core技术有对特定精度数值的优化，Tensor Core的吞吐量可达CUDA Core的数十倍，例如A100使用Tensor Core 的TF32精度提供312 TFLOPS性能，而CUDA Core使用FP32精度，仅为19.5 TFLOPS。

使用场景不同：

Tensor Core：训练大模型时启用混合精度 (FP16/BF16+FP32)。推理加速，如TensorRT优化后的模型。

CUDA Core：游戏道染 （需低延迟FP32)。传统HPC （如流体模拟）。

最近推出的GPU同时包含CUDA Core和Tensor Core, CUDA Core处理控制逻辑和标量运算，Tensor Core加速核心矩阵计算。

1.3 算力计算

以NVIDIA A100 GPU为例，通过以下参数计算其理论峰值算力。

• • CUDA核心数：6912个，即108个SM，每个SM包含64个CUDA核心。
• • 核心运行频率：1.41GHz。
• • 每核心单个周期浮点计算系数：2 ，即每个时钟周期内能执行的浮点运算次数。Tensor Core融合了乘加指令，一次指令执行会计算两次。

公式：A100的算力(FP32单精度) = CUDA核心数×加速频率×每核心单个周期浮点计算系数

即：6912×1.41×2= 19491.84 GFLOPS= 19.5 TFLOPS。

2，算力芯片的命名

GPU 的型号比如 A100， H100，L40，B200 等有时让人摸不着头脑，在了解芯片的架构基本命名规则后，就能有很好的理解。

架构名： GPU芯片一般会使用历史名人进行命名，代表型号通常会取架构代号的首字母再加上系列标号。如：

• • Ampere （安培）：2020年推出的一代架构，用于A100和RTX3000系列显卡。
• • Lovelace （阿达洛夫莱斯）：2022年推出的一代架构，用于RTX 4000系列显卡如 ，RTX 4090。

系列编号： 在产品名称中可能包含数字以表示层级或代系，例如 RTX 4090中的 ”4090“ 表示该产品是该系列的最高端型号。比如

• • L40：基于Ada Lovelace架构的高性能计算GPU，通常用于数据中心和云服务。
• • A100：基于Ampere架构的GPU，专门为深度学习和高性能计算设计，被广泛应用于AI训练等任务。
• • RTX 3090：属于Ampere架构，主要用于游戏和高性能图形处理，强调游戏性能。

以下常见GPU架构和型号一览表。

3，超级芯片Superchip

超级芯片一言以蔽之： CPU+GPU 并利用NVLink高速互联技术构建的算力单元。

其核心理念是：通过 CPU+GPU异构计算单元的深度整合，重构AI计算的性能之光。典型代表采用Hopper架构的GH200和采用Blackwell架构的GB200。

硬件架构主要两部分：

• • Grace CPU：基于ARM架构的自研CPU，专为高能效比设计，支持高带察内存和纠错能力，适合数据预处理、逻辑控制等任务
• • GPU算力单元：提供大规模并行计算能力，专注于AI训练、推理及科学计算。

互联技术：通过NVLink-C2C (Chip-to-Chip) 实现CPU与GPU间的超高带宽，远超传统PCle显著降低通信延迟。

典型配置：

• • GB200：1颗Grace CPU + 2颗Blackwell B200 GPU。
• • GH200：1颗Grace CPU + 2颗Hopper H200 GPU 。

为什么需要超级芯片：

• • CPU+GPU协同计算：Grace CPU负责通用任务调度和复杂逻辑处理，GPU专注并行计算，通过NVLink实现超低延迟数据交换，形成”1+1>2的算力聚合。
• • 统一内存架构：Grace CPU与GPU共享内存空间，减少数据搬运开销，提升效率。

4， 超级节点super Pod

超级节点Super Pod 是英伟达提出的单机即集群 (Single- Node Cluster) 的高性能计算架构，通过极致集成“CPU+GPU+高速互联”，将传统需要多台服务器协作的任务压缩到单个物理节点内完成，从而消除跨节点通信开销，实现超低延迟和高吞吐计算。

核心特点：

• • 超大规模单节点算力：集成教百个CPU核心+多颗顶级GPU (如Grace和 Hopper架构）。
• • 统一内存架构：CPU与GPU共享内存空间 (如GH200的480GB HBM3)，避免数据搬运瓶颈。
• • 全NVLink互联：芯片间通过NVLink-C2C直连，带宽达900GB/s+，延迟仅纳秒级。

超级芯片superchip 在一定程度上可以叫做一台计算机了，或是一个节点。英伟达基于超级芯片构建了适用于不同领域的超级计算机，比如：DGX (AI数据中心)、EGX （边缘计算）和HGX （超大规模集群）。

5， GPU之间互联互通

随着大模型的参数规模越来越大，模型训练和推理需要更多的算力资源，多张GPU之间和节点之间是怎样互联互通的？无非两种方式，纵向扩展Scale-up，一个节点内连接多张GPU。横向扩展Scale-out，连接多个节点组成计算集群。

• • 一机多卡纵向扩展 Scale-up

在单个服务器内，通过NVLink或NVSwitch将多个GPU与CPU互联，形成统一内存池。单节点内的极致性能技术实现，例如，DGX H100单节点内8颗H100 GPU通过NVLink全互连，共享显存带宽达7.2TB/s。

优势：突破单卡算力限制，支持单节点运行万亿参数大模型 。降低通信开销，GPU间数据交换无需经过PCle总线，延迟降低10倍以上。通过CUDA自动优化，开发者可像操作单个GPU一样调用多GPU资源。适合单任务高吞吐需求

• • 多机多卡横向扩展 Scale-out

通过InfiniBand或以太网连接多个节点，构成分布式算力池，使用NVIDIA Quantum-2 交换机或Spectrum-X以太网平台构建无损网络，软件层通过NCCL和Magoum 10优化跨节点通信效率。

优势：无限算力扩展，支持千卡级GPU集群，如英伟达的超级计算机Eos就含4608颗H100，堪称地表最快。任务井行化，可将单一任务拆解至多节点，如分布式训练、多物理场耦合仿真。资源隔离与弹性，按需分配算力，支持混合负载，如同时运行AI训练与推理。典型场景，分布式计算需求，超大规模预训练 。

• • Scale-up 和Scale-out 比较

实际应用中，Scale-up + 张量/流水线并行，解决单节点内显存与计算效率问题，适合高密度任务；Scale-out + 数据/混合并行：突破算力与数据规模限制，支持超大规模训练。

• • Scale-up与Scale-out的协同

英伟达平台通过分层互联架构实现两种扩展模式的无缝结合，层级化设计：

第一层节点内：NVLink互联GPU，最大化单节点算力密度。 第二层机柜内：NVSwitch或Quantum-2互联多个节点，构建机柜级算力单元(如DGX Superpod)。 第三层跨机柜：通过Spectrum-X或infiniBand网络扩展至超大规模集群。

技术优势：通信效率最大化：90%以上的数据在节点内通过NVLink交换，仅10%跨点通信。灵活部署：从单机多卡 (Scale-up) 到多机多卡(Scale-out) 统一架构，降低迁移成本。

总结

为了达到性能、能耗和成本的最佳平衡，GPU的选择应根据具体使用情景来综合权衡选择。

• • 高HBM大小和带宽，配合高FLOPS/OPS能够显著提升GPU处理数据的能力，可以更快速地处理大型模型数据，在训练深度学习模型时表现突出。例如，B100/B200系列配备8TB/s的HBM带宽，相较于H100系列高了几个档次。
• • NVLink带宽决定了多个GPU协作时的效率。在多个GPU协同工作中，如用于大规模并行计算或训练巨型AI模型，NVLink带宽越高，越能够帮助减少数据传输瓶颈。
• • FP16与FP8等较低精度的计算能力，相比FP32等较高精度会有显著提升，有助于神经网络推理中，快速且资源较少的运算需求。H100和H200的FP8用于推理场景，可以实现更快的计算速度。