今日这篇文章，小枣君就给我们具体整理一下这些名词概念，趁便遍及一下相关的常识。
英伟达的GPU，每隔几年就会出一个新的架构。每个架构，都会以一个闻名科学家的姓名命名，如下所示：
所以，根据某个架构的卡，一般就会以这个架构称号的首字母最初（游戏显卡在外）。
L40和L40s姓名略微有点特别，两者根据Ada Lovelace（世界上第一个女程序员的姓名）架构，后者是前者的升级版。两个卡都是针对数据中心商场推出的，主打低成本和性价比。
这是英伟达由于美国出口约束而推出的版（版）。听说B200也会有对应的版B20。
英伟达的下一代AI渠道是Rubin（罗宾），方案于2026年推出。我们一开端认为下一代GPU便是R100、R200。但英伟达给出的道路。所以，还有待张望。
GPU是英伟达的算力中心硬件单元。但他们并不是只要GPU。环绕GPU，他们还有许多的产品和解决方案。
英伟达前期的时分是和IBM POWER CPU协作，后来，可能是感觉IBM不给力，所以自己开端研制CPU。
英伟达选用NVLink技能，将GPU和CPU进行配对，就变成了所谓的超级芯片渠道（
两个Blackwell B200 GPU组成的渠道，便是GB200（取Grace和Blackwell的首字母），听说功能是H100的7倍。
根据方才的各种芯片渠道，英伟达构建了对应的核算机渠道，或者说，叫做超级核算机渠道，包含DGX、EGX、IGX、HGX、MGX等。
DGX仍是见得比较多。当年黄仁勋送给OpenAI的，便是第一代的DGX-1。
面向桌面商场，英伟达还推出了DGX Spark和DGX Station，相当于工作站。
NVLINK是英伟达推出的GPU卡间互连技能，主要是替代PCIe。方才也说到，CPU和GPU之间，也是NVLINK技能。
NVLINK可以把许多的GPU连起来，组成看似许多核算机，但实际上归于一个逻辑节点（超节点）的渠道。
包含了18个GB200 Compute Tray（核算托架），以及9个NVLink-network Switch Tray（网络交流托架）。如下图所示：
每个Compute Tray包含2颗GB200超级芯片。所以，便是36个Grace CPU（18×2），72个B200 GPU（18×2×2）。
单节点内，不断加GPU，是Scale Up（纵向扩展）。单节点到了必定规划，就不好再添加了。就要添加节点数量，搞节点与节点之间的互连，那便是Scale Out（横向扩展）。
Scale Out，英伟达也有解决方案，那便是InfiniBand（IB）技能。
Quantum-X800网络交流机渠道，端到端吞吐量能到达800Gbps。渠道包含了含Quantum Q3400交流机、ConnectX-8 SuperNIC网卡等硬件。
InfiniBand，还有以太网。英伟达以太网这边也没放过，也有产品，便是
Spectrum-X800包含了Spectrum SN5600交流机、BlueField-3 SuperNIC网卡等硬件产品，吞吐量相同高达800Gbps。
英伟达将Mellanox的ConnectX网卡技能与自己的已有技能相结合，于2020年正式推出了BlueField-2 DPU和BlueField-2X DPU。现在演进到了
CPO光电一体化封装网络交流机Spectrum-X Photonics和
英伟达的硬件和网络做得很牛，但实际上，最被视为中心竞赛壁垒的，反而是这个CUDA。
CUDA（Compute Unified Device Architecture，核算一致设备架构），是英伟达在2006年推出的并行核算渠道和编程模型。它让开发者可以直接在GPU上编写代码，然后大幅度的进步核算速度。
现在，CUDA就像是智算开发的操作系统，集编程模型、编译器、API、库和东西于一体，有利于用户更好地发挥英伟达硬件的才能。
现在许多AI开发都依赖于英伟达的硬件和CUDA，换硬件其实也不是很难，可是，生态搬迁愈加苦楚。
在不同的范畴，英伟达会根据这些中心产品，构建不同的解决方案。有些时分，也会衍生出一些升级版或版，我们留意一下就行。
这个公司在AI范畴牢牢占有中心位置，期望能有更多的企业，站出来向它宣布应战。
