本文为英伟达全面分析第二篇文章，聚焦英伟达的计算底座“芯片”，主要关注GPU和CUDA架构的演变，有关英伟达基础篇请参考前一篇文章，之后三篇（计算平台和软件栈）请继续关注本号更新。
相比于CPU架构，在相同的面积上，GPU将更多的晶体管用于数值计算，取代了缓存(Cache)和流控（Flow Control），GPU的计算单元Core数量远多于CPU，但Cache和Control都要少。
如下右图GPU典型架构，每一行一个control和cache对应有多个Core，代表着同样指令在同一时刻可由多个Core执行，这样并行的设计使GPU可以并行执行几千个线程，而其内存访问的延时被计算掩盖。
英伟达GPU架构历经多次演变，从2008年的Tesla架构到2020年的Ampere架构，时间节点如下：
2010年英伟达发布的Fermi架构，是第一个完整的GPU架构。其计算核心由16个SM（Stream Multiprocesser）组成，每个SM包含2个线程束（Warp），16组加载存储单元（LD/ST）和4个特殊函数单元（SFU）组成。
最核心的是，每个线程束包含16个Cuda Core组成，每一个Cuda Core由1个浮点数单元FPU和1个逻辑运算单元ALU组成。
这个架构确立了英伟达GPU整体的发展方向，2012年的Kepler架构和2014年的Maxwell架构，都在这个基础上增加Cuda Core。
初代深度学习架构Pascal2016年的Pascal架构，英伟达开始往深度学习方向演进。
在SM内部，除了以往支持单精度的FP32 Cuda Core，还增加了支持双精度的DP Unit，而DP Unit实际上是FP64的Cuda Core。
一个SM由64个FP32 Cuda Cores和32个 FP64 Cuda Cores（DP Unit）组成，此外，FP32 Cuda Core也具备处理半精度FP16的能力，以满足当时行业开始对低精度计算的需求。
Pascal架构还引入了新的总线和通信协议NVLink，用于GPU和CPU，以及多个GPU间的连接。通过Pascal架构，英伟达GPU开始用于数据中心和超算的深度学习中。
完全深度学习架构Volta2017年的Volta架构，完全以深度学习为核心。
SM在FP64 Cuda Cores和FP32 Cuda Core基础上增加了INT32 Cuda Core，意味着可以执行INT32的操作。
更重要的是，引入了张量核Tensor Core模块，用于执行融合乘法加法。
其中两个4*4 FP16矩阵相乘，然后将结果添加到4*4 FP16或FP32矩阵中，最终输出新的4*4 FP16或FP32矩阵。
Tensor Core所做的这种运算输入矩阵的精度为半精度，但乘积可以达到完全精度，在深度学习的训练和推理中十分常见，Tensor Core的引入增加了浮点计算的吞吐量。
Tensor Core的流水线与标准算术逻辑单元ALU是一致的，更多面向的是矩阵运算，而对于单指令流多数据流标量（Scalar）运算结果不好。
在Volta架构中，一个SM由8个FP64 Cuda Cores，16个INT32 Cuda Core，16个FP32 Cuda Core，和128个Tensor Core组成，一共有4个SM，算力相比于Pascal架构快了5倍。
在Volta基础上，2018年英伟达发布Turing架构，对Tensor Core进行了升级，增加了对INT8、INT4、Binary(INT1)的计算能力，性能依次翻倍。
此外，在架构配备了RT Core（专用光线追踪处理器），能够高速对光线和声音进行渲染。
2020年发布Ampere 架构，对Tensor Core又进行了升级，增加了TF32和BF16两种数据格式的支持，也增加了对稀疏矩阵计算的支持。
CUDA（Compute Unified Device Architecture），是2006年英伟达为了解决GPU编程的复杂度问题推出的通用并行计算平台。
CUDA本质上有两层含义，第一层是硬件平台，即在多线程的设计GPU上跑通用并行计算；
GPU平台上的向量运算由CUDA Core承担（FP32/FP64），GPU平台上的低精度浮点运算(FP16、INT8）由Tensor Core 承担。
第二层含义是CUDA代表着软件栈，即一堆软件的集合，包括了设备驱动和SDK。
在CUDA软件栈基础上，向上抽象和扩展了CUDA-X，对接不同的行业应用需求，分为面向AI计算的CUDA-X AI和面向HPC计算的CUDA-X HPC。
此外依托于CUDA软件栈进行第三方应用及工具的扩展，形成了广义的CUDA生态。
从CUDA满足易部署（用户开箱即用）、层次灵活的开发接口（OpenCL、OpenGL类似的一种API）、满足不同领域开发者编程语言（Fortran, C/C , Python）、品类齐全的工具集（GDB、Nsight、Memcheck等）、第三方工具和软件库（和用户及厂商并肩，构筑软件生态城）。
汽车人参考小结从GPU架构的演变历史，在Cuda基础上衍生出的生态产业，英伟达可以说是十年磨一剑，每一代架构都会根据需求进行快速迭代。
GPU和CUDA两翼双飞，已被从业者视为深度学习的标配，进一步奠定了GPU做加速计算全球龙头地位。
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