엔비디아 GPU 아키텍처 및 모델: 두 판 사이의 차이

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(새 문서: 이 문서는 엔비디아가 지금까지 출시해온 주요 GPU 아키텍처와 그에 해당하는 대표 모델들을 정리한 문서이다. 아래 두 문서로 세분화된다. 본 문서는 아래 두 문서에 대한 요약본이나 최신화 및 구체성 측면에선 부족할 수 있다. * 엔비디아 GPU 아키텍처 * 엔비디아 GPU 모델 ==개요== 엔비디아(NVIDIA)는 그래픽 카드, 데이터센터용 가속기, 인공지능용 가속기 등...)
 
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2025년 10월 24일 (금) 06:53 기준 최신판

이 문서는 엔비디아가 지금까지 출시해온 주요 GPU 아키텍처와 그에 해당하는 대표 모델들을 정리한 문서이다.

아래 두 문서로 세분화된다. 본 문서는 아래 두 문서에 대한 요약본이나 최신화 및 구체성 측면에선 부족할 수 있다.

개요[편집 | 원본 편집]

엔비디아(NVIDIA)는 그래픽 카드, 데이터센터용 가속기, 인공지능용 가속기 등을 위해 여러 세대의 GPU 마이크로아키텍처를 개발해 왔다. 이 문서에서는 주요 아키텍처와 그 특징, 그리고 대표 모델들을 연표 형태로 정리한다.

주요 아키텍처 연표[편집 | 원본 편집]

아키텍처 발표 시기 주요 특징 대표 모델
Kepler 2012경 CUDA Compute Capability 3.x, 에너지 효율 강화 GeForce GTX 680 등 [1]
Maxwell 2014경 더욱 향상된 전력 효율, 다중 디스플레이 대응 강화 GeForce GTX 750 Ti, GTX 900 시리즈
Pascal 2016경 16 nm/14 nm 공정, HBM2 메모리 지원, VR/고해상도 대응 강화 [2] GeForce GTX 10 시리즈 (예: GTX 1080 Ti)
Volta 2017경 Tensor Core 최초 탑재, AI 연산 가속화 [3] Tesla V100 등
Turing 2018-19경 실시간 레이 트레이싱(RT Core)과 AI 가속(Tensor Core) 통합 [4] GeForce RTX 20 시리즈
Ampere 2020경 2세대 RT Core, 3세대 Tensor Core, 대폭 성능 향상 [5] GeForce RTX 30 시리즈
Ada Lovelace 2022경 더욱 고효율/고성능, 실시간 렌더링 및 AI 대응 강화 [6] GeForce RTX 40 시리즈 등
Hopper 2022경 데이터센터/AI 특화, 대형 모델 학습 대응 [7] NVIDIA A100 이후 세대 서버용 GPU
Blackwell 2024경 차세대 대형 AI 슈퍼칩 설계, 200 B 트랜지스터급, 대역폭 10 TB/s 칩-투-칩 인터커넥트 포함 [8] 다음 세대 데이터센터 GPU

아키텍처별 특징 요약[편집 | 원본 편집]

Kepler~Pascal[편집 | 원본 편집]

이 초기 세대들은 주로 그래픽 및 게이밍 시장을 위한 설계이며, 각각 전력 효율, 공정 미세화, 메모리 대역폭 개선 등을 통해 세대별 향상을 이뤘다.

Volta[편집 | 원본 편집]

처음으로 Tensor Core가 탑재되어 딥러닝 연산 가속이 가능해졌으며, 데이터센터 및 연구용 GPU로 중요한 전환점이었다.

Turing[편집 | 원본 편집]

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[편집 | 원본 편집]

성능과 효율 모두 대폭 향상된 세대다. 데스크톱/노트북용 그래픽카드뿐 아니라 데이터센터용 가속기에서도 사용되었다.

Ada Lovelace[편집 | 원본 편집]

최신 소비자용 그래픽카드 세대로, 고해상도·고주사율 게이밍, AI 렌더링, 실시간 영상처리 등 최신 워크로드에 대응하도록 설계되었다.

Hopper, Blackwell 등 데이터센터 특화 아키텍처[편집 | 원본 편집]

이들은 그래픽보다는 대형 인공지능 모델 학습, HPC(고성능 컴퓨팅), 클라우드 인프라 대응에 초점이 맞춰져 있으며, 일반 소비자용 GPU와는 설계 목적이 다르다.

모델별 예시 정리[편집 | 원본 편집]

아키텍처 소비자용/데스크톱 모델 예시 데이터센터/서버용 모델 예시
Pascal GeForce GTX 1080 Ti Tesla P4
Turing GeForce RTX 2080 Ti Quadro RTX 8000
Ampere GeForce RTX 3080 NVIDIA A100
Ada Lovelace GeForce RTX 4090 (서버용으로는 L4, L40 등)
Hopper (소비자용은 드물음) NVIDIA H100
Blackwell (예정/차세대) 서버용 차세대 가속기 예정

왜 아키텍처가 중요한가?[편집 | 원본 편집]

GPU 아키텍처는 단순히 세대 숫자가 아닌, 내부 구조(코어 구성, 메모리 구조, 레이 트레이싱/AI 가속 기능 등)와 성능 효율을 결정짓는 핵심 요소이다. 따라서 새로운 아키텍처가 등장할 때마다 성능 향상 뿐 아니라 전력 효율, 기능 지원, 확장성 등이 크게 바뀌었다.

같이 보기[편집 | 원본 편집]

참고 문헌[편집 | 원본 편집]

각주[편집 | 원본 편집]