엔비디아 GPU 아키텍처 및 모델 편집하기 (부분)

==아키텍처별 특징 요약==
===Kepler~Pascal===
이 초기 세대들은 주로 그래픽 및 게이밍 시장을 위한 설계이며, 각각 전력 효율, 공정 미세화, 메모리 대역폭 개선 등을 통해 세대별 향상을 이뤘다.
===Volta===
처음으로 Tensor Core가 탑재되어 딥러닝 연산 가속이 가능해졌으며, 데이터센터 및 연구용 GPU로 중요한 전환점이었다.
===Turing===
그래픽과 AI 기능을 통합한 세대이다. 실시간 레이 트레이싱(RT Core)과 AI 가속(Tensor Core)을 통해 게이밍 및 콘텐츠 제작 환경에서 큰 변화를 가져왔다.
===Ampere===
성능과 효율 모두 대폭 향상된 세대다. 데스크톱/노트북용 그래픽카드뿐 아니라 데이터센터용 가속기에서도 사용되었다.
===Ada Lovelace===
최신 소비자용 그래픽카드 세대로, 고해상도·고주사율 게이밍, AI 렌더링, 실시간 영상처리 등 최신 워크로드에 대응하도록 설계되었다.
===Hopper, Blackwell 등 데이터센터 특화 아키텍처===
이들은 그래픽보다는 대형 인공지능 모델 학습, HPC(고성능 컴퓨팅), 클라우드 인프라 대응에 초점이 맞춰져 있으며, 일반 소비자용 GPU와는 설계 목적이 다르다.