文章回顾了15年来Nvidia消费级GPU中FP64性能被刻意限制的历史，指出RTX 5090的FP64性能仅为FP32的1/64。这种人为制造的消费级与专业级芯片差距正在被AI热潮打破，Blackwell Ultra架构的出现标志着这一传统模式的终结。

十五年FP64性能分化史：Blackwell Ultra为何打破传统模式

消费级GPU的FP64性能退化现象

自2010年Fermi架构问世以来，Nvidia消费级GPU的双精度浮点（FP64）与单精度浮点（FP32）性能比持续恶化。Fermi时代，GF100芯片同时用于GeForce和Tesla产品线，硬件支持1:2的FP64:FP32性能比，但消费级显卡被驱动程序限制为1:8。此后，这种分化逐渐从软件限制转变为硬件差异：

• 2012年Kepler架构降至1:24
• 2014年进一步降至1:32
• 2020年Ampere架构达到1:64的峰值分化

在15年间（2010-2025），消费级GPU的FP64性能仅提升9.65倍（0.17→1.64 TFLOPS），而FP32性能暴增77.63倍（1.35→104.8 TFLOPS）。

市场分割策略的商业逻辑

Nvidia刻意削弱消费级FP64性能的核心动机是市场细分： - 消费级需求：游戏、3D渲染、视频编辑等场景几乎无需FP64 - 企业级需求：计算流体力学、气候建模、量化金融等领域依赖FP64的数值稳定性

通过FP64性能划分产品线，企业级GPU（如Tesla/A100系列）得以维持5-20倍的溢价，同时享有ECC内存、NVLink等技术加持。Nvidia在Ampere白皮书中直言："少量FP64硬件单元仅用于确保兼容性"。

AI革命与市场逻辑重构

人工智能的兴起改变了游戏规则： - 训练任务主要使用FP32及更低精度（FP16/BF16/FP8/FP4） - 消费级显卡（如RTX 4090）展现出惊人的AI算力性价比 - 2017年Nvidia修改EULA禁止消费卡用于数据中心，试图用法律手段替代技术区隔

FP64模拟技术的新突破

当硬件FP64不足时，开发者可采用两种模拟方案： 1. 双浮点算法（1971年Dekker提出）：
将64位数拆分为高/低两个32位浮点数（ahi + alo），牺牲5位精度换取更高吞吐量。

2. Ozaki方案（2011年提出）：
   专为矩阵乘法设计，将FP64拆解为多个FP8片段，利用张量核心加速运算。Nvidia已在2025年将其集成至cuBLAS库。

Blackwell Ultra的范式转变

最新企业级GPU B300（Blackwell Ultra架构）标志着战略转向： - FP64:FP32比从1:2骤降至1:64
- 绝对FP64性能从B200的37 TFLOPS降至1.2 TFLOPS
- 资源向FP8/FP4张量核心倾斜，直接服务AI需求

Nvidia虽声明不会放弃硬件FP64，但市场分割标准正在转移——未来可能以FP16:FP32比例（RTX 5090为1:1，B200为16:1）作为新的分水岭。

（注：本文保留核心数据图表和关键技术细节，删减了部分引用链接和次要背景说明）

评论总结

1. NVIDIA的成功源于灵活应对市场变化（评论1）

• 主要观点：NVIDIA的成功源于对新兴需求（如GPGPU、CUDA、加密货币、ML）的快速响应，虽然存在战略调整的阵痛期
• 关键引用：
  • "Programmable shaders... spawned the whole GPGPU concept"
  • "NVIDIA has been very lucky... but have also done a great job of reacting to new workloads"

2. FP64性能限制的监管因素（评论2,4）

• 主要观点：FP64限制源于美国政府核武器研究管制（评论2），同时FP64单元成本显著高于FP32（评论4）
• 关键引用：
  • "Past a certain threshold... subject to more regulation"（评论2）
  • "FP64 units are ~2-4x bigger... huge amount of area"（评论4）

3. 市场细分争议（评论3,5,6）

• 主要观点：
  • 批评方：AMD Radeon VII证明消费级GPU可实现高FP64性能（评论3），NVIDIA数据中心限制不合理（评论5）
  • 支持方：NVIDIA只是满足市场需求，非阴谋论（评论6）
• 关键引用：
  • "AMD forgot about the segmentation scam"（评论3）
  • "delivering exactly what the consumer wants"（评论6）

4. 技术细节披露（评论7）

• 主要内容：泄露TensorRT内部编译器Myelin的576个源代码文件路径，涉及Blackwell架构等机密信息
• 关键引用：
  • "Total: 576 source file paths leaked"
  • "CASK 6 = Blackwell"等架构代号

5. 情感表达（评论8）

• 简单表态：既希望NVIDIA衰落，又投资其成功
• 关键引用：无实质论据