Luga Lee · 2025-01-04

深入解析 NVIDIA GPU 产品线及其选型指南

摘要

本文全面解析了 NVIDIA GPU 产品线的命名体系和选型策略，深入解读了架构代号、性能层级的含义，并通过具体型号对比帮助读者理解不同 GPU 的适用场景，为构建高效的 AI 计算平台提供实用参考。

内容框架与概述

文章从数据中心 GPU 选型的复杂性切入，将 GPU 选择过程类比汽车购买，强调预算、应用场景和性能需求是三大核心考量因素。作者系统性地拆解了 NVIDIA GPU 的命名规则：首字母代表核心架构（如 K-Kepler、T-Turing、A-Ampere、H-Hopper、L-Ada Lovelace），数字则标识性能层级，从入门级的"4"系列到旗舰级的"100"系列形成完整的产品梯度。

文章通过四组典型型号的对比分析，直观展示了不同代际 GPU 的性能差异：T4 与 L4 体现了从 Turing 到 Ada Lovelace 架构的演进，A100 与 A10 揭示了旗舰级与中端产品的定位差距，K80 与 T4 的对比则说明核心数量并非性能的唯一决定因素。最后还针对模型服务场景，对比了 T4 适合中等规模模型、A10 更胜任大型模型推理的差异化定位。

核心概念及解读

架构代号体系：NVIDIA GPU 命名规则中的首字母对应不同的微架构设计，从早期的 Kepler（K）、Maxwell（M）、Pascal（P）、Volta（V），到 Turing（T）、Ampere（A）、Hopper（H）及最新的 Ada Lovelace（L）。每代架构在能效比、张量核心设计、显存带宽等关键指标上持续优化，理解代际差异是选型的基础。

性能层级分级：数字标识反映了产品在家族中的定位层级。“4"系列定位入门或低功耗场景，“10"系列专注中端推理优化，“40"系列面向高端图形和虚拟工作站，“100"系列则是为高性能计算和人工智能打造的旗舰产品。数字越大通常意味着更强的算力、更大的显存和更高的功耗。

选型决策框架：GPU 选型需要综合评估三个维度——预算约束决定可接受的产品档次，应用场景（训练 vs 推理、模型规模、并发需求）指向性能侧重点，性能需求则具体到算力、显存容量、带宽等硬指标。文章强调应避免唯核心数论，需结合架构代际、实际测试数据和应用反馈做出综合判断。