当我们评定一款显卡性能如何的时候，一般从核心频率、流处理器数量、显存、位宽、功耗等角度去衡量，但是在它们的背后，隐藏着真正的大boss，那就是显卡架构。无论英伟达还是AMD，每一代显卡都会及时对架构进行更新，以追求性能的再突破，英伟达对于架构的命名方式也很有趣，英伟达则喜欢用科学发展史上的伟人来命名，接下来让我们看看都有哪些吧。
Kelvin（开尔文）
Kelvin于2001年发布，是NVIDIA千禧年的第一个新的GPU微架构。最初的XBOX游戏机使用带有Kelvin微架构的NV2A GPU。GeForce 3 和 GeForce 4 系列 GPU也以Kelvin微架构发布。
Rankine（兰金）
Rankine是2003年发布的Kelvin的后续产品，用于NVIDIA GPU的GeForce 5系列。Rankine支持顶点和片段程序，并将VRAM大小增加到256MB。
Curie（居里）
Curie 是 GeForce 6和7系列GPU使用的微架构，于2004年作为Rankine的继任者发布。Curie将VRAM的数量翻了一倍，达到512MB，并且是支持PureVideo视频解码的第一代NVIDIA GPU。
Tesla（特斯拉）
Tesla GPU微架构于2006年作为Curie的继任者发布，为NVIDIA的GPU产品线引入了几项重要变化。除了作为GeForce 8，9，100，200和300系列GPU使用的架构外，Tesla还被Quadro系列GPU用于图形处理以外的用例。
Tesla既是GPU微架构的名称，也是NVIDIA GPU的产品线名称。2020年，NVIDIA决定停止使用Tesla的名字，以避免与流行的电动汽车品牌混淆。
Fermi（费米）
Fermi是Tesla特斯拉的继任者，于2010年发布。Fermi引入了许多增强功能，包括：
支持 512 个 CUDA 内核；64KB RAM 和分区 L1 缓存/共享内存的能力；支持纠错码 （ECC）。
Kepler（开普勒）
Kepler GPU微架构作为Fermi 2012的继任者发布。与费米相比，关键改进包括：
一种新的流式多处理器架构，称为 SMX；
支持 TXAA（一种抗锯齿方法）；
CUDA 核心数增加到 1536 个；
更低的功耗；
支持通过 GPU 加速自动超频；
支持 GPUDirect，允许 GPU （在同一台计算机中或通过网络相互访问） 在不访问 CPU 的情况下进行通信。
Maxwell（麦克斯韦尔）
Maxwell，于2014年发布，是Fermi的继任者。第一代Maxwell GPU比费米具有以下优势：
由于与控制逻辑分区、时钟门控、指令调度和工作负载平衡相关的增强功能，多处理器效率更高；
每个流式多处理器上有 64KB 的专用共享内存；
本机共享内存原子操作，与费米使用的锁定/解锁范例相比，可提供性能改进动态并行度支持。
Pascal（帕斯卡）
Pascal于2016年接替Maxwell。Pascal（帕斯卡）NVIDIA GPU微架构提供了对Maxwell的改进，如：
支持 NVLink 通信，与 PCIe 相比，可提供显著的速度优势；
高带宽内存 2 （HBM2） - 4096 位内存总线，提供 720 GB 的内存带宽；
计算抢占；动态负载均衡，可优化 GPU 资源利用率。
Volta（伏特）
Volta是2017年发布的一个有点独特的微架构迭代。Volta GPU严格针对专业级市场。Volta也是第一个使用Tensor Cores的微架构。Tensor Cores（张量核心）是一种较新型的处理核心，用于执行专门的数学计算。Tensor Cores执行矩阵运算，以支持AI和深度学习应用。
Turing（图灵）
Turing于2018年发布，支持Tensor Cores，并首次加入RT Core。Turing是NVIDIA流行的Quadro RTX和GeForce RTX系列GPU使用的微架构。GPU 支持实时光线追踪，对于虚拟现实 （VR） 等计算量大的应用至关重要。
Ampere（安培）
Ampere架构旨在进一步提升光线追踪运算、高性能计算（HPC）和AI运算的能力。Ampere中的增强功能包括第3代NVLink和Tensor Core，结构稀疏性（将不需要的参数转换为零以实现AI模型训练），第二代光线追踪内核，多实例GPU（MIG）等。
