摘要：Ø 第一款被称为“GPU”（Graphics Processing Unit）的显卡诞生，专为 3D 图形渲染优化，支持硬件加速的顶点和像素处理。

GPU/CUDA 发展编年史：从 3D 渲染到 AI 大模型时代

1990s：GPU 的起源与 3D 图形渲染时代

Ø 第一款被称为“GPU”（Graphics Processing Unit）的显卡诞生，专为 3D 图形渲染优化，支持硬件加速的顶点和像素处理。

Ø 推动游戏和影视行业的 3D 革命（如《最终幻想》电影、《雷神之锤》游戏）。

Ø NVIDIA GeForce 3 引入可编程顶点着色器，允许开发者编写自定义渲染代码，开启了 GPU 的灵活应用。

2006-2010：CUDA 诞生与通用计算的萌芽

Ø NVIDIA 提出 CUDA（Compute Unified Device Architecture），首次将 GPU 从专用图形处理器转变为通用计算加速器。

Ø 核心思想：通过 C 语言扩展，允许开发者直接调用 GPU 的并行计算能力。

Ø 支持双精度浮点运算、ECC 内存纠错，GPU 正式进入科学计算主流。

2010-2016：深度学习革命前的技术积累

Ø Alex Krizhevsky 使用两块 NVIDIA GTX 580 GPU 训练 AlexNet，在 ImageNet 竞赛中碾压传统算法，引发 AI 社区对 GPU 的关注。

Ø 深度学习框架（如 Caffe、Torch）开始支持 CUDA，GPU 成为训练神经网络的默认硬件。

Ø NVIDIA 推出 cuDNN（CUDA Deep Neural Network Library），优化卷积、池化等操作。

Ø 支持混合精度（FP16/FP32）计算，显著加速深度学习训练。

Ø NVIDIA DGX-1：首款专为 AI 设计的超算服务器（售价 12.9 万美元）。

2017-2020：AI 大模型的硬件军备竞赛

Ø 首次引入 Tensor Core，专为矩阵运算优化（FP16/FP32 混合精度），性能提升 10 倍以上。

Ø Google 发布 Transformer 架构，为 GPT、BERT 等大模型奠定基础。

Ø 支持光线追踪（RT Core）与 AI 去噪（DLSS），游戏与 AI 技术开始融合。

Ø BERT、GPT-2 等模型展示大语言模型潜力，训练算力需求激增。

Ø A100 集成 540 亿晶体管，支持多实例 GPU（MIG）和第三代 Tensor Core。

Ø OpenAI 的 GPT-3（1750 亿参数）依赖数千块 A100 完成训练。

2021-2023：AI 大模型时代的 GPU 霸权

Ø H100 采用台积电 4nm 工艺，支持 FP8 精度和 Transformer 引擎，训练大模型速度比 A100 快 9 倍。

Ø Meta、Google、微软等巨头囤积 H100 以训练千亿级模型（如 GPT-4、PaLM）。

Ø CUDA 成为 AI 开发者的“隐形标准”，竞争对手（AMD ROCm、Intel oneAPI）难以撼动其生态。

Ø PyTorch、TensorFlow 等框架深度依赖 CUDA 优化。

Ø Stable Diffusion、MidJourney 等工具推动消费级 GPU（如 RTX 4090）的 AI 算力需求。

Ø NVIDIA 市值突破万亿美元，成为 AI 时代核心基础设施供应商。

未来趋势（2024 及以后）

Ø 量子计算与 GPU 混合架构、光追与神经渲染结合（如 NVIDIA Omniverse）。

Ø 更高效的稀疏计算、存算一体芯片（降低大模型能耗）。

Ø CUDA 的替代方案崛起（AMD MI300 + ROCm、Intel Gaudi + oneAPI）。

Ø 开源社区推动大模型训练框架（如 Hugging Face、DeepSpeed）的普惠化。

Ø 从语言模型到多模态（文本、图像、视频、3D），GPU 驱动元宇宙、自动驾驶、生物医药等场景。

Ø 边缘计算（如 Jetson 系列）让 AI 算力渗透至终端设备。

总结

GPU 从 3D 游戏的图形加速器，蜕变为 AI 大模型时代的“新石油”，背后是 CUDA 的生态壁垒、架构创新（Tensor Core）与 深度学习算法的共振。未来，GPU 将不仅是算力载体，更是重构物理与数字世界的核心引擎。

来源：老客数据一点号