Презентация_Видеокарты_NVIDIA

1.

Видеокарты NVIDIA
Выполнил:
Колычев Тимофей 1МиР1
Проверил:
Спиридонов Матвей Максимович
2025 г.

2.

· Определение: Устройство,
преобразующее данные из
оперативной памяти/процессора в
видеосигнал для монитора.
· С точки зрения мехатроники: Это
сложная электронновычислительная система,
объединяющая:
· Механику: Система охлаждения
(радиаторы, вентиляторы,
тепловые трубки), корпус.
· Электронику: Печатная плата,
компоненты (GPU, память, цепи
питания).
· Программное обеспечение:
Драйверы, API (CUDA, OpenCL).
Что такое
видеокарта?

3.

NVIDIA — это компания,
превратившая графический
процессор (GPU) в универсальный
двигатель для самых сложных
вычислений современности. Её
технологии легли в основу
революций в трёх ключевых
областях: искусственном
интеллекте, научных открытиях и
цифровых мирах.
Сила NVIDIA — в создании
целостной экосистемы, где
передовое аппаратное
обеспечение (GPU)
неразрывно связано с
уникальным программным
стеком (CUDA, Omniverse).
Это делает её не просто
поставщиком компонентов, а
архитектором
фундаментальных
технологий, определяющих
развитие игр,
робототехники, медицины и
промышленного дизайна.

4.

История NVIDIA
· Основана: 1993 год, Санта-Клара, Калифорния (Силиконовая
долина).
· Основатели: Дженсен Хуанг (нынешний CEO), Крис Малаховски,
Кёртис Прием.
· Миссия: Создавать технологии для решений проблем, которые не
под силу обычным компьютерам.
· Ключевые вехи:
· 1999: Изобретение термина GPU (графический процессор) с
картой GeForce 256.
· 2006: Революция в вычислениях — представление архитектуры
CUDA, превратившей GPU в универсальный процессор.
· 2010-н.в.: Лидерство в областях искусственного интеллекта,
научных вычислений, автономных систем и метавселенных.

5.

Ключевые компоненты
видеокарты
1. Графический процессор (GPU) –
«Сердце» системы:
· Специализированный процессор с
тысячами ядер.
· Предназначен для массовопараллельных вычислений.
· Архитектура: от конвейерной
обработки треугольников (1999) до
универсальных вычислительных
блоков (сегодня).

6.

Ключевые компоненты
видеокарты
2. Видеопамять (VRAM):
· Тип: GDDR5, GDDR6, GDDR6X.
· Задача: Быстрая подача
текстур, данных кадров и
результатов вычислений к
GPU.
· Ширина шины: 128-бит, 256бит, 384-бит – «магистраль»
для данных.

7.

Ключевые компоненты
видеокарты
3. Система питания (VRM):
· Задача: Преобразование
12В от блока питания в
низкое напряжение (менее
1В) для GPU и памяти.
· Состав: Фазовые
стабилизаторы, дроссели,
MOSFET-транзисторы,
конденсаторы.
· Важность: Стабильность и
возможность разгона.

8.

Ключевые компоненты
видеокарты
4. Система охлаждения:
· Пассивная: Радиатор.
· Активная: Радиатор +
вентилятор(ы).
· Гибридная: Радиатор +
жидкостная СЖО.
· Тепловые трубки –
эффективный перенос
тепла.

9.

Ключевые компоненты
видеокарты
5. Печатная плата (PCB) – «Скелет»
системы
· Многослойная (до 12 слоев) плата из
стеклотекстолита.
· Функции:
· Механическая основа для
компонентов.
· Электрические соединения (треки)
между GPU, памятью, VRM, слотами.
· Разъемы:
· PCI-Express x16 – интерфейс с
материнской платой.
· DisplayPort, HDMI – вывод
видеосигнала.

10.

Эволюция архитектур
NVIDIA
· Tesla (2006-2010): Заложила основы для CUDA.
· Fermi (2010): Первая полноценная вычислительная
архитектура с кэшем L2.
· Kepler, Maxwell: Улучшение
энергоэффективности.
· Pascal (2016): Прорыв для ИИ и VR, 16-нм
техпроцесс.
· Turing (2018): Введение RT-ядер для трассировки
лучей и Tensor-ядер для ИИ (DLSS).
· Ampere (2020), Ada Lovelace (2022): Фокус на RT и
ИИ, новые поколения RT- и Tensor-ядер.

11.

Программная экосистема:
CUDA
· CUDA (Compute Unified Device
Architecture): Параллельная
вычислительная платформа и
API.
· Принцип: Позволяет
программистам использовать
GPU для общих вычислений
(GPGPU).
· Важность для мехатроники:
Расчеты физики, моделирование,
компьютерное зрение,
робототехника.
· Пример: Симуляция движения
робота-манипулятора.

12.

RT-ядра и Tensor-ядра:
Специализированные ускорители
· RT-ядра (Ray Tracing): Аппаратно
ускоряют расчет пересечения лучей с
объектами. Результат:
Фотореалистичное освещение, тени,
отражения.
· Tensor-ядра: Специализированы для
операций с матрицами (линейная
алгебра). Ключевое применение:
Искусственный интеллект и DLSS
(сверхразрешение).
· DLSS (Deep Learning Super Sampling):
ИИ-рендеринг: повышение FPS без
потери качества.

13.

Продуктовые линейки
видеокарт NVIDIA
· GeForce (игровая и массовая серия): Для геймеров и создателей
контента. Технологии RTX, DLSS. Модели: от GeForce 256 до RTX 5090.
· Quadro / NVIDIA RTX (профессиональная графика): Для инженеров
(CAD, CAE), архитекторов. Сертифицированные драйверы, повышенная
точность.
· Tesla / NVIDIA A/H-Series (дата-центры и HPC): Для науки, ИИ,
суперкомпьютеров. Вычисления FP64, память HBM с ECC (напр., H100).
· Jetson (встраиваемые системы для ИИ): «Мозг» для роботов, дронов,
умных камер. Малый размер, низкое энергопотребление (напр., Jetson
Orin).

14.

Заключение и выводы
· Видеокарта NVIDIA – это не только
для игр, а высокопроизводительная
вычислительная платформа.
· Ее архитектура – яркий пример
мехатронного подхода (механика +
электроника + ПО).
· Эволюция GPU движется к
специализированным ускорителям
(RT, Tensor).
· Технологии NVIDIA являются
ключевыми для современных
направлений: робототехника, ИИ,
автономные системы, научные
вычисления.

15.

СПАСИБО
ЗА
ВНИМАНИЕ