25年前，即1999年，你或许正围坐在电视机前，目睹迈克尔·乔丹再次退役与接手华盛顿奇才队；而科技爱好者们则聚焦于即将到来的2000年，热烈讨论着所谓的千年虫问题（Y2K），并积极准备应对可能发生的计算机系统故障；与此同时，年轻一代在MP3.com上分享和下载音乐，沉醉于数字音乐革命带来的便捷之中。
然而，在这个充满激情与期待的世纪之交，科技与文化的交融氛围里，一场具有划时代意义的变革正在悄然孕育。回顾至25年前的10月11日，NVIDIA公司发布了其具有里程碑意义的产品——GeForce 256。尽管起初它仅吸引了核心PC游戏玩家和科技爱好者的关注，但其重要性不容小觑，因为它为当今生成式人工智能技术(生成式AI)的飞速发展奠定了坚实的基础。
在科技发展的历史长河中，从1999年GeForce 256的诞生，到如今RTX 40系列的辉煌成就，NVIDIA的GPU技术不仅引领了游戏图形领域的革命，还对专业图形设计、数据中心建设以及人工智能等多个关键领域的发展产生了深远而积极的影响。
GeForce 256：GPU的诞生与启蒙
回溯至1999年，NVIDIA推出了其首款正式命名为GPU（图形处理单元）的产品——GeForce 256。这一产品的问世，宣告了图形处理领域新时代的开启。GeForce 256将传统图形卡的众多功能融合至单一芯片内，显著提升了图形处理的效率与性能，为GPU技术的后续发展打下了坚实的基础。它不仅在游戏界引起了巨大反响，还激发了业界对GPU技术的广泛兴趣和深入探索。GeForce 256不仅是一张显卡，它更是世界上首款GPU，为游戏和计算领域未来的发展奠定了基石。
GeForce 256的核心技术亮点在于其高度集成的芯片设计。这款GPU首次将像素渲染器、纹理贴图单元以及几何变换引擎等关键图形处理模块融合，构建了一个完整的图形处理系统。这种设计不仅减少了数据传输的延迟，还通过并行处理显著提高了图形渲染的速度和效率。此外，GeForce 256还引入了多项创新技术，特别是T&L（转换与光照）引擎，它能够自动处理三维图形的转换和光照计算，大幅减轻了CPU的负担，使得游戏开发者能够设计出更加复杂和逼真的三维场景。
GeForce 256的问世对显卡产业产生了划时代的影响。首先，它标志着图形处理领域从依赖传统CPU辅助渲染向GPU独立渲染的转变。随着GPU技术的持续进步，显卡在图形处理方面的性能逐渐超越CPU，成为决定计算机图形性能的核心因素。这一变革不仅推动了游戏产业的繁荣发展，还促进了图形设计、视频编辑、科学计算等多个领域的革新。
其次，GeForce 256的成功引发了业界对GPU技术的广泛关注和深入探索。越来越多的制造商开始致力于GPU技术的研发，不断推出性能更加强劲、功能更加丰富的GPU产品。这些产品不仅在游戏领域继续扮演关键角色，还逐渐扩展到人工智能、深度学习等前沿科技领域，为这些领域的发展提供了强大的计算能力支持。
GeForce 256作为首款被正式称为GPU的产品，其核心技术细节和对显卡行业的影响都是深远的。它不仅推动了图形处理领域的技术进步和产业升级，还为后续GPU技术的发展奠定了坚实的基础。
GeForce 3到6：技术的稳步前进
▲当时被称为“性能怪兽”与“电老虎”的GeForce 6800 Ultra
自推出GeForce 256以来，NVIDIA不断深化对GPU技术的研究与开发，相继推出了GeForce 3、4、5以及6系列GPU。这些产品在性能和功能上都有了显著的提升，为游戏玩家和图形设计专家带来了前所未有的体验。特别是GeForce FX系列的推出，标志着对DirectX 9的全面支持，为游戏开发者打开了更广阔的图形编程领域，极大地推动了游戏视觉效果的革新和提升。
此外，NVIDIA在这个阶段还创新性地推出了SLI技术，该技术允许用户将两张显卡并行工作，实现了图形处理能力的大幅提升，充分满足了高端用户对极致性能的追求。
在这一时期，最引人注目的莫过于集成了SM 3.0和众多当时尖端技术的旗舰产品——GeForce 6800 Ultra。在它的发布会上，一位以美人鱼形象出现的优雅代言人给人们留下了深刻的印象。然而，随着时间的流逝，这位美人鱼代言人的具体姓名可能已经逐渐淡出了公众的记忆。你还记得她的名字吗？
GeForce 7到9：高清视频与物理加速的兴起
▲GeForce 8800 GTX系列正式宣告CUDA架构时代的到来，一直到现在，CUDA架构仍然是NVIDIA GPU的最核心的技术，没有之一。
随着2000年代中期高清视频的普及和物理模拟技术在游戏领域的重要性日益增加，NVIDIA在其GeForce 7、8、9系列显卡中集成了高清视频解码和PhysX物理加速技术。这些技术的引入不仅显著提升了显卡处理多媒体内容的能力，还使得游戏中的物理效果更加真实，极大地增强了玩家的沉浸式体验。此外，CUDA（Compute Unified Device Architecture）架构的推出，进一步拓展了GPU的应用领域至通用计算，为科学研究、数据分析等众多领域提供了强大的计算能力。特别是GeForce 8800 GTX GPU，它标志着NVIDIA在GPU未来发展上的一个关键转折点——显卡的重心开始从单一的图形渲染性能向通用计算性能的逐步增强转移。CUDA架构的推出，也标志着通用计算领域的加速发展，为未来人工智能计算的加速奠定了坚实的基础。
GTX诞生，从GeForce GTX 200到GTX Titan：性能与效率的双重提升
在2000年代末至2010年代末期间，NVIDIA推出了从GeForce 200系列到GTX 10xx系列的GPU，以及作为旗舰产品的GTX Titan系列。这些显卡在性能上实现了显著的飞跃，得益于更先进的制程技术和架构设计，为游戏玩家带来了前所未有的游戏体验。特别是GTX Titan，凭借其卓越的计算性能和稳定性，赢得了众多专业人士的青睐，成为高性能计算和深度学习领域的首选硬件。
NVIDIA GeForce GTX 260是NVIDIA于2008年推出的显卡，是GTX系列的先驱之一。这款显卡基于NVIDIA的G200核心，采用65nm工艺制造。GTX 260配备了192个流处理器，并搭载了896MB的GDDR3显存，显存位宽为448bit。它支持DirectX 10和Shader Model 4.0，以及NVIDIA的CUDA技术，这使得它在图形处理和通用计算任务中表现出色。
从GTX 200系列到GTX 900系列，再到GTX 10xx系列，NVIDIA一直专注于CUDA架构的持续更新和演进。或许NVIDIA对GPU的发展有了更深入的思考和规划，在2018年，继GTX 1080系列之后，并未推出期待中的GTX 20xx系列，而是推出了具有划时代意义的革命性产品——GeForce RTX。
Turing驾到，GTX唱罢RTX登场：实时光线追踪与DLSS改变游戏与创作生态
在2018年，NVIDIA推出了基于Turing架构的GeForce RTX 20系GPU，这是首个将实时光线追踪技术引入游戏界的系列。RTX技术通过模拟现实世界光线的运动，为游戏带来了空前的光影效果和沉浸式体验。此外，RTX 20系列显卡还配备了Tensor Cores和RT Cores等专业硬件单元，伴随游戏中DLSS和实时光追效果的广泛应用，Tensor Cores和RT Cores分别优化了深度学习和光线追踪的计算过程，大幅增强了显卡的整体性能。RTX技术的问世不仅引领了游戏图形技术的革命，还为电影、广告等创意行业提供了更为高效的制作解决方案。
NVIDIA随后推出的RTX 30系列GPU标志着图形处理技术的一次重大飞跃。这一系列GPU建立在创新的Ampere架构之上，相较于其前身Turing架构，它带来了显著的性能增强和能效比的提升。
RTX 30系列GPU在2020年9月首次亮相，以RTX 3090作为其旗舰型号，随后陆续推出了RTX 3080和RTX 3070等产品，实现了从高端到中端市场的全面覆盖。这些GPU的推出不仅促进了游戏图形技术的进步，还对专业图形设计、视频编辑以及AI计算等多个领域产生了深刻的影响。RTX 30系列GPU的成功进一步巩固了NVIDIA在高性能计算领域的领导地位，并为未来的技术创新奠定了坚实的基础。
2022年，NVIDIA公司继续引领图形处理技术的革新趋势，隆重推出了基于Ada Lovelace架构的GeForce RTX 40系列GPU。该系列GPU在性能上实现了显著的飞跃，得益于更先进的制程工艺、更大容量的显存以及更快的显存速度，为用户带来了前所未有的流畅与细腻游戏体验。此外，RTX 40系列还对光线追踪技术和深度学习计算能力进行了深度优化，使得游戏中的光影表现更为逼真，物理模拟的精度显著提升，为玩家营造了一个更加沉浸式的游戏世界。
从游戏到AI，GPU立足前沿
随着游戏世界的日益复杂化，对计算能力的需求也随之攀升。在此背景下，并行计算技术的引入不仅革新了游戏图形处理领域，还引起了科研界的高度关注。研究人员深刻认识到，GPU在人工智能领域展现出巨大的计算潜力，有望在游戏世界之外实现技术突破。
传统的CPU设计主要面向顺序执行任务，难以高效承载此类复杂的工作负载。相比之下，GPU凭借其独特的大规模并行处理架构，成为处理此类任务的理想选择。
2011年，AI领域的先驱们发现了NVIDIA GPU在应对深度学习庞大计算需求方面的卓越能力。随后，谷歌、斯坦福大学及纽约大学等顶尖研究机构的学者纷纷采用NVIDIA GPU加速AI研发进程，成功实现了以往仅能通过超级计算机才能达到的性能水平。
次年，多伦多大学的Alex Krizhevsky凭借NVIDIA GPU在ImageNet图像识别竞赛中脱颖而出。他所设计的神经网络AlexNet，在经过一百万张图像的严格训练后，成功击败了由视觉专家精心编写的软件程序，这一成就标志着科技领域的一次重大飞跃。
如今，计算机通过海量数据实现自主学习与适应的愿景，已不再是科幻小说中的情节。在GPU强大性能的推动下，这一愿景正逐步成为现实，引领着科技领域的深刻变革。
自2015年起，人工智能在感知能力方面已超越人类，谷歌、微软及百度等公司在图像识别与语音理解等任务中展现出了超越人类的表现，这一切均得益于在GPU上运行的深度神经网络的推动。
进入2016年，NVIDIA的创始人兼首席执行官黄仁勋先生向OpenAI慷慨捐赠了首台NVIDIA DGX-1 AI超级计算机，该系统集成了八个顶尖GPU，为OpenAI后续训练ChatGPT模型提供了强大支持。ChatGPT模型于2022年11月正式推出，其迅速增长的用户量在数月内即突破亿级，彰显了NVIDIA GPU在推动生成式AI变革中的核心作用。
2018年，NVIDIA推出了GeForce RTX（20系列）显卡，该系列显卡创新性地集成了RT Cores与Tensor Cores，专为实时光线追踪技术及AI工作负载而设计。这一创新不仅极大地加速了光线追踪技术在游戏领域的应用，为玩家带来了前所未有的电影级视觉体验，还为NVIDIA DLSS等AI驱动的功能提供了坚实基础，通过深度学习技术显著提升了游戏性能。
时至今日，GPU已不仅仅局限于游戏领域的焦点，它们已成为科技文化的重要象征，广泛出现在Reddit的表情包、Twitch直播平台、Comic-Con的T恤设计以及定制PC机箱和数字艺术作品中，被广大用户铭记与纪念。
始于GeForce 256，设计未来
由GeForce 256引领的这场革命，在游戏与娱乐、个人计算领域内不断深化，其深远影响至今依然显著。NVIDIA GPU所驱动的AI技术，已全面融入人们的日常生活，并深入渗透到以AI为核心业务的万亿美元级产业之中。GPU不仅在提升游戏性能方面展现出非凡实力，更在塑造AI未来方面发挥着至关重要的作用。
GPU技术的持续进步，不仅引领了游戏图形领域的革命性发展，还广泛影响了专业图形设计、数据中心、人工智能等多个关键领域。CUDA架构的引入与RTX技术的普及，极大地扩展了GPU在通用计算领域的应用边界，为科学研究、大数据分析、深度学习等前沿领域提供了坚实的计算基础。同时，NVIDIA通过不懈的技术创新与生态构建，积极推动了整个图形处理产业的繁荣与发展。
当前，NVIDIA DLSS技术依托AI优势，显著优化了游戏性能，并呈现出更加细腻清晰的画面质量；而NVIDIA ACE则专注于提升游戏角色的互动真实感。这些创新举措，再次证明了AI在重塑游戏世界方面的巨大潜能。GeForce 256所奠定的坚实基础，不仅促进了游戏、计算与AI技术的协同发展，还强化了三者之间的紧密联系，共同推动着世界的变革与进步。
