GPU，即图形处理单元（Graphics Processing Unit），是一种专用于图形渲染和图形计算的处理器。最初，GPU主要设计用于处理图形和图像相关的计算，例如在计算机游戏、电影特效和计算机辅助设计（CAD）等领域。然而，随着计算需求的不断增加，GPU也被广泛用于更一般的并行计算任务，包括科学计算、深度学习等。

GPU发展的主要阶段

图形加速阶段（1980s - 1990s）

最早的GPU主要用于图形渲染，以提高计算机游戏和图形应用程序的性能。这个时期的GPU主要关注图形管线（Graphics Pipeline）和渲染技术的优化。

 

通用计算GPU（GPGPU）阶段（2000年代初）

随着对并行计算需求的增加，研究人员开始探索将GPU用于通用计算任务，这一时期被称为GPGPU时代。CUDA（Compute Unified Device Architecture）和OpenCL（Open Computing Language）等编程框架出现，使开发人员能够利用GPU进行通用计算。

 

深度学习爆发阶段（2010年代中期至今）

GPU的并行计算能力使其成为深度学习任务的理想硬件。深度学习模型通常涉及大量的矩阵运算，这与GPU在并行计算方面的强大性能相契合。NVIDIA的CUDA架构和其他厂商的类似技术推动了GPU在深度学习中的广泛应用。

 

云计算和数据中心GPU（2010年代末至今）

GPU的应用逐渐扩展到云计算和数据中心领域。云服务提供商开始提供GPU实例，使开发人员能够在云中利用GPU进行高性能计算。这种趋势加速了GPU在大规模数据分析、科学计算和人工智能等领域的应用。

光线追踪和实时渲染（近年来）

随着图形技术的发展，GPU被用于实时渲染和光线追踪等高级图形任务。实时光线追踪等技术需要大量的并行计算能力，GPU的架构和性能使其成为这些应用的理想选择。

总的来说，GPU的发展经历了从图形渲染到通用计算和深度学习的演进，成为多领域高性能计算的重要组成部分。

Nvidia GPU

Nvidia A100是一款基于Volta架构的GPU芯片，它主要用于高性能计算和人工智能应用。A100采用了TensorFlow-ready架构，可以加速深度学习训练和推理。它还支持多种深度学习框架，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe等。A100支持NVIDIA Collective Communications库，该库可以加速多节点通信，提高分布式深度学习训练的性能。此外，A100还支持多种数据类型和数据格式，包括FP32、FP16、Int8等，并支持混合精度计算。

Nvidia B200是一款基于Pascal架构的GPU芯片，它主要用于游戏和高性能图形应用。B200采用了GeForce GTX 1080 Ti架构，可以提供强大的图形处理能力。它支持DirectX 12和Vulkan等图形API，并采用了最新的GDDR6显存技术。B200还支持NVIDIA G-SYNC技术，该技术可以消除画面撕裂和垂直同步延迟的问题，提高游戏流畅性和视觉效果。此外，B200还支持多种游戏优化技术，包括DLSS、GameWorks等，可以提供更好的游戏体验。

Nvidia A100和B200是两款不同用途的GPU芯片。A100主要用于高性能计算和人工智能应用，而B200主要用于游戏和高性能图形应用。