NVIDIA 这些架构名字(Hopper、Ada、Blackwell )其实没有像 CPU 那样的技术含义(比如 Zen、Core),主要是 NVIDIA 给 GPU 微架构起的代号(codename),规律主要来自"致敬计算机科学/工程领域的重要人物"。
大致规律:
| 架构代号 | 对应年代 | 代表 GPU | 致敬人物 |
|---|---|---|---|
| Tesla | 2006-2010 | Tesla C1060 等 | Nikola Tesla |
| Fermi | 2010 | GTX 400 系列 | Enrico Fermi |
| Kepler | 2012 | GTX 600/700 | Johannes Kepler |
| Maxwell | 2014 | GTX 900 | James Clerk Maxwell |
| Pascal | 2016 | GTX 10 系列 | Blaise Pascal |
| Volta | 2017 | Tesla V100 | Alessandro Volta |
| Turing | 2018 | RTX 20 系列 | Alan Turing |
| Ampere | 2020 | RTX 30 / A100 | André-Marie Ampère |
| Ada Lovelace | 2022 | RTX 40 / L40 | Ada Lovelace |
| Hopper | 2022 | H100/H200 | Grace Hopper |
| Blackwell | 2024 | B100/B200/RTX 50 | David Blackwell |
为什么 Hopper 和 Ada 同一年?
这是很多人容易混淆的地方。
2022 年 NVIDIA 同时推出:
Ada Lovelace
主要面向消费卡:
RTX 4090
RTX 4080
RTX 4070
特点:
-
游戏
-
光追
-
DLSS
-
图形渲染
架构编号:
Ada = SM 8.9
Hopper
主要面向数据中心:
H100
H200
特点:
-
AI训练
-
大模型推理
-
Tensor Core
-
Transformer Engine
架构编号:
Hopper = SM 9.0
所以:
RTX 4090
|
Ada
H100
|
Hopper
虽然发布时间接近,但是两条产品线。
Blackwell 为什么特殊?
Blackwell 是下一代:
Ampere
|
v
Hopper / Ada
|
v
Blackwell
对应:
数据中心:
H100
↓
B100
B200
GB200
消费:
RTX 4090
↓
RTX 5090
你的 RTX 5090 就属于:
Blackwell
SM_120
架构名字和 CUDA Compute Capability 的关系
你之前看到的:
sm_86
sm_90
sm_120
sm_121
对应:
| 架构 | Compute Capability |
|---|---|
| Ampere | sm_80 / sm_86 |
| Ada | sm_89 |
| Hopper | sm_90 |
| Blackwell | sm_100 / sm_120 / sm_121 |
例如:
RTX 3090:
Ampere
SM 8.6
sm_86
H100:
Hopper
SM 9.0
sm_90
RTX 5090:
Blackwell
SM 12.0
sm_120
为什么你之前 NVFP4 遇到 sm_120?
因为:
NVFP4 是 Blackwell 新增的硬件能力:
Ampere:
FP16/BF16 Tensor Core
Hopper:
FP8 Tensor Core
Blackwell:
FP4 Tensor Core
所以:
RTX3090:
sm_86
❌ NVFP4 Tensor Core
H100:
sm_90
❌ 原生 FP4
RTX5090:
sm_120
✅ FP4
这就是为什么你看到:
cutlass_scaled_mm_supports_fp4(sm)
sm_86 false
sm_90 false
sm_120 true
不是软件限制,而是硬件架构差异。
简单记忆:
Tesla
↓
Fermi
↓
Kepler
↓
Maxwell
↓
Pascal
↓
Volta
↓
Turing
↓
Ampere
\
\
Ada (消费)
Hopper (AI)
|
v
Blackwell
而现在 AI 场景最重要的是:
A100 = Ampere
H100/H200 = Hopper
B100/B200/GB200 = Blackwell
RTX5090 = Blackwell
其中:
-
Ampere → FP16/BF16 主力
-
Hopper → FP8 大模型时代
-
Blackwell → FP4 + 更大规模 AI 推理