NVIDIA 的产品线非常广泛，已经从传统的图形处理器扩展到数据中心计算、人工智能、自动驾驶、专业可视化等多个领域。以下是 NVIDIA 主要产品的分类介绍：

一、图形处理器

这是 NVIDIA 的起家业务和核心领域，主要分为消费级和专业级：

1. GeForce系列：

• 定位： 面向游戏玩家、PC 发烧友和内容创作者（轻度到中度）。
• 功能： 提供强大的图形渲染能力，支持光线追踪（RTX）、DLSS（深度学习超级采样）、NVIDIA Reflex（降低系统延迟）、NVIDIA Broadcast（AI 增强直播/会议）等先进技术。
• 当前主力： GeForce RTX 40 系列（例如 RTX 4090, RTX 4080, RTX 4070 Ti, RTX 4070, RTX 4060 Ti, RTX 4060）和仍在销售的 RTX 30 系列。

2. NVIDIA RTX / Quadro 系列 (专业可视化)：

• 定位： 面向专业设计师、工程师、建筑师、科研人员、医疗影像专家等。注重稳定性、准确性、专业应用认证、大显存和多显示器支持。
• 功能： 同样支持 RT Core 和 Tensor Core，提供强大的渲染、模拟、计算能力，并通过 ISV（独立软件供应商）认证确保与专业软件（如 AutoCAD, Maya, SOLIDWORKS, Adobe Suite 等）的兼容性和最佳性能。
• 产品线演变： Quadro 品牌已逐步被 NVIDIA RTX 品牌取代。
• 当前主力：

• RTX Ada Generation (基于 Ada Lovelace 架构)： RTX 6000 Ada, RTX 5000 Ada, RTX 4000 Ada, RTX 4000 SFF Ada (小尺寸) - 最高端专业卡。
• RTX Ampere Generation (基于 Ampere 架构)： RTX A6000, RTX A5500, RTX A5000, RTX A4500, RTX A4000, RTX A2000 - 仍在广泛使用。
• NVIDIA RTX 工作站笔记本电脑 GPU： 专为移动工作站设计。

二、数据中心与人工智能计算

这是 NVIDIA 增长最快、最具战略意义的领域，提供强大的加速计算平台。

1. 数据中心 GPU：

• 定位： 为数据中心服务器提供强大的并行计算能力，加速 AI 训练与推理、科学计算、数据分析、图形渲染（云游戏、虚拟工作站）等。
• 核心技术： 包含大量 CUDA Core、Tensor Core（专门用于 AI 矩阵运算）和 RT Core（用于光线追踪）。支持 NVLink（高速 GPU 互连）和 PCIe。
• 当前主力：

• H100 Tensor Core GPU (Hopper 架构)： 旗舰数据中心 GPU，专为大规模 AI 和 HPC 设计，支持 Transformer 引擎、机密计算等。
• A100 Tensor Core GPU (Ampere 架构)： 上一代旗舰，仍在广泛部署，性能强大。
• A40/A30/A10/A16/A2 Tensor Core GPU (Ampere 架构)： 针对不同工作负载（如 AI 推理、虚拟化、图形）优化的多样化产品线。
• L40 / L40S GPU (Ada Lovelace 架构)： 专为 AI 训练和推理、图形和视频工作负载优化。
• T4 Tensor Core GPU (Turing 架构)： 较早的产品，主要面向推理场景，仍在部分场景使用。

2. Grace CPU：

• 定位： NVIDIA 自研的 ARM 架构数据中心 CPU，专为处理超大规模 AI、HPC 和云原生应用中的海量数据而设计。
• 特点： 超高能效、高内存带宽（LPDDR5x）。
• 形态：

• Grace CPU Superchip： 两颗 Grace CPU 通过高速 NVLink-C2C 互连，形成强大的 CPU 平台。
• Grace Hopper Superchip： 一颗 Grace CPU 和一颗 H100 GPU 通过 NVLink-C2C 紧密集成，提供 CPU+GPU 的异构计算能力，极大优化了 GPU 和 CPU 之间的数据传输瓶颈。

3. 数据中心系统：

• DGX 系统： NVIDIA 设计的 AI 超级计算机。预装了硬件（多颗顶级 GPU + CPU + 高速互连）、软件（操作系统、驱动、NVIDIA AI 企业套件）和优化工具，开箱即用，是 AI 基础设施的“交钥匙”解决方案。

• DGX H100： 基于 H100 GPU 和 Grace Hopper Superchip 的旗舰 AI 系统。
• DGX A100： 基于 A100 GPU 的系统。

• HGX 平台： 为云服务提供商和超大规模数据中心设计的参考架构，OEM 合作伙伴（如戴尔、HPE、联想、浪潮等）基于此构建自己的加速服务器。

• HGX H100： 支持 4-GPU 或 8-GPU 配置（通过 NVLink 和 NVSwitch 高速互连）。
• HGX A100： 上一代平台。

4. BlueField DPU：

• 定位： 数据中心基础设施处理器。卸载、加速和隔离数据中心的基础设施任务（如网络、存储、安全、管理），释放 CPU 资源专注于应用。
• 核心技术： 结合了 ARM 处理器核心、强大的网络处理引擎（支持 RoCE/RDMA）和硬件加速引擎。
• 当前主力： BlueField-3 DPU。

5. ConnectX 系列智能网卡：

• 定位： 高性能以太网和 InfiniBand 网卡。
• 功能： 提供超低延迟、高吞吐量网络连接，支持 RDMA、GPUDirect、网络计算加速（如 MPI offload）等关键数据中心技术。
• 当前主力： ConnectX-7, ConnectX-6 Dx, ConnectX-6 Lx。

6. InfiniBand 网络：

• 定位： 提供超高吞吐量、超低延迟和无损网络，是高性能计算集群和 AI 超级计算机的首选互连技术。
• 产品： 交换机（如 Quantum 系列）、网络适配器（ConnectX IB）、线缆、管理软件。

7. NVIDIA AI Enterprise：

• 定位： 端到端、云原生的 AI 软件平台。包含优化的 AI 框架、工具、预训练模型和 MLOps 工具，经过认证可在 VMware vSphere 等虚拟化平台上运行，为企业提供生产级 AI 支持。

三、汽车与机器人

NVIDIA 将其计算平台扩展到自动驾驶和智能机器领域。

1. NVIDIA DRIVE：

• 定位： 自动驾驶汽车全栈计算平台。
• 组成部分：

• DRIVE Orin： 当前主力车规级 SoC（系统级芯片），提供高达 254 TOPS 的 AI 算力，用于自动驾驶域控制器。
• DRIVE Thor： 下一代集中式车载计算平台 SoC，计划于 2025 年量产，将智能驾驶舱、自动驾驶、车载娱乐等功能集成于单一芯片。
• DRIVE Hyperion： 自动驾驶汽车参考架构，包括传感器、计算硬件和软件。
• DRIVE Sim： 基于 Omniverse 的仿真平台，用于自动驾驶开发和验证。
• DRIVE Map： 高精地图解决方案。
• DRIVE AV / DRIVE IX / DRIVE Chauffeur 等软件栈： 用于自动驾驶、智能座舱和代客泊车的应用软件。

2. NVIDIA Jetson：

• 定位： 面向边缘 AI 和机器人应用的嵌入式系统模组（SoM）。
• 特点： 体积小、功耗低、性能强，提供完整的 AI 软件栈。
• 产品线：

• Jetson AGX Orin 系列： 旗舰级，提供强大的 AI 性能（最高 275 TOPS）。
• Jetson Orin NX 系列： 紧凑型，高性能。
• Jetson Orin Nano 系列： 入门级，低功耗。
• Jetson Xavier NX / Jetson Nano (逐步过渡中)： 上一代产品。

四、软件与平台

NVIDIA 的强大不仅在于硬件，更在于其构建的软件生态系统：

1. CUDA：

• 定位： NVIDIA 的并行计算平台和编程模型。是开发者利用 NVIDIA GPU 进行通用计算的基础。

2. cuDNN：

• 定位： 用于深度神经网络的 GPU 加速库。

3. TensorRT：

• 定位： 用于高性能深度学习推理的 SDK，能优化模型并在 NVIDIA GPU 上提供低延迟、高吞吐量的推理。

4. NVIDIA AI：

• 定位： 包含各种用于 AI 开发的 SDK、库和工具，如 RAPIDS（数据科学加速）、Maxine（AI 视频会议效果）、Merlin（推荐系统）等。

5. NVIDIA Omniverse：

• 定位： 一个用于 3D 设计协作和模拟的实时物理精确仿真平台。基于 USD（通用场景描述），连接各种 3D 设计工具，用于建筑、工程、制造、媒体娱乐、机器人仿真等领域。

6. NVIDIA RTX Technologies：

• 定位： 包含实时光线追踪（RTX）、DLSS（AI 超分辨率）、Reflex（降低延迟）、Broadcast（AI 虚拟背景/降噪）等增强图形和体验的技术。

7. NVIDIA HPC SDK：

• 定位： 为高性能计算开发者提供的编译器、库和工具。

五、云服务

NVIDIA 通过与主要云服务提供商合作，将其计算平台带到云端：

1. NVIDIA GPU Cloud：

• 定位： 提供在云端访问 NVIDIA GPU 加速实例的服务。

2. DGX Cloud：

• 定位： NVIDIA 与云服务商合作提供的 AI 训练即服务。客户可以直接租用由 NVIDIA 管理的 DGX AI 超级计算机集群。

总结

NVIDIA 的产品矩阵已经从单一的 GPU 制造商演变为覆盖 图形与视觉计算、数据中心加速计算、人工智能、自动驾驶、机器人、专业可视化以及强大的软件平台 的综合科技巨头。其核心战略是利用强大的 GPU 计算能力（CUDA Core + Tensor Core + RT Core）和日益重要的 CPU（Grace）、DPU（BlueField）、网络（InfiniBand）以及全面的软件栈，构建覆盖从云端到边缘的加速计算平台，赋能各行各业的智能化转型。产品迭代速度快，上述列表会持续更新。