RightNow GPU Database

全面的GPU规格数据库，包含NVIDIA、AMD和Intel的2,824个GPU的架构、制造、API支持、性能细节和内核开发规格。

A comprehensive GPU specification database covering 2,824 GPUs from NVIDIA, AMD and Intel, including their architectures, manufacturing processes, API support, performance details and kernel development specifications.

原始信息汇总

RightNow GPU Database 数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称: RightNow GPU Database
• 数据集描述: 包含GPU架构、制造工艺、API支持、性能详情和内核开发规格的综合GPU规格数据库。
• 数据总量: 2,824款GPU。
• 数据来源: 数据源自TechPowerUp GPU Database，通过dbgpu项目获取。
• 许可协议: Apache 2.0。

数据构成

数据按供应商分类，具体如下：

供应商	GPU数量	数据文件
NVIDIA	1,286	https://raw.githubusercontent.com/RightNowAI/gpu-database/main/data/nvidia/all.json
AMD	1,292	https://raw.githubusercontent.com/RightNowAI/gpu-database/main/data/amd/all.json
Intel	180	https://raw.githubusercontent.com/RightNowAI/gpu-database/main/data/intel/all.json
总计	2,824	https://raw.githubusercontent.com/RightNowAI/gpu-database/main/data/all-gpus.json

数据模式（Schema）

每条GPU记录最多包含55个字段，涵盖以下类别信息：

• 基本信息: 名称、供应商、制造商、GPU名称、架构、代际。
• 制造信息: 代工厂、工艺尺寸、晶体管数量、晶体管密度、芯片尺寸、封装、发布日期。
• 时钟频率: 基础时钟、加速时钟、内存时钟。
• 内存规格: 内存大小、内存类型、内存总线、内存带宽。
• 核心配置: 着色器、TMUs、ROPs、SMs、张量核心、光线追踪核心、每SM核心数。
• 缓存: L1缓存、L2缓存。
• 功耗与尺寸: TDP、建议PSU、电源接口、长度、宽度、插槽、显示输出、总线接口。
• 性能指标: 像素填充率、纹理填充率、FP16/FP32/FP64性能。
• API支持: DirectX、OpenGL、Vulkan、OpenCL、CUDA、着色器模型。
• 内核开发规格: 线程束大小、每块最大线程数、每SM最大线程数、每SM最大块数、每SM共享内存大小、每SM寄存器数量。
• 参考链接: 指向TechPowerUp详细规格页面的URL。

数据中仅包含已填充的字段，无空值或零值占位。

数据访问与使用

数据可通过原始URL直接获取，并提供了JavaScript和Python的代码示例。

直接访问URL示例:

https://raw.githubusercontent.com/RightNowAI/gpu-database/main/data/nvidia/all.json

JavaScript使用示例: javascript const gpus = await fetch(https://raw.githubusercontent.com/RightNowAI/gpu-database/main/data/nvidia/all.json).then(r => r.json());

Python使用示例: python import requests gpus = requests.get(https://raw.githubusercontent.com/RightNowAI/gpu-database/main/data/nvidia/all.json).json()

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在图形处理器技术迅猛发展的背景下，RightNow GPU Database通过系统化采集与整合，构建了一个详尽的GPU规格数据库。该数据集源自TechPowerUp GPU Database，经由dbgpu工具进行自动化抓取与清洗，确保了数据的准确性与时效性。构建过程中，数据被划分为NVIDIA、AMD和Intel三大厂商类别，共计收录了2,824款GPU的规格信息，每款GPU最多包含55个字段，涵盖了架构、制造工艺、性能参数及内核开发规范等多个维度，且仅保留有效字段，避免了空值或零值的干扰。

使用方法

在GPU内核开发与性能优化领域，该数据集可通过直接URL访问或编程接口进行集成。用户能够使用JavaScript或Python等语言，通过简单的HTTP请求获取JSON格式的数据，进而查询特定GPU的详细规格。例如，开发者可以快速检索GeForce RTX 4090的CUDA版本或共享内存配置，以支持内核代码的调试与优化。这种灵活的使用方式，使得数据集能够无缝融入各类开发工具和研究项目中，提升工作效率。

背景与挑战

背景概述

在图形处理器（GPU）技术迅猛发展的背景下，高性能计算与人工智能领域对硬件规格的精细化需求日益增长。RightNow GPU Database作为一项综合性GPU规格数据库，由RightNow团队于近期构建，旨在系统化整合NVIDIA、AMD及Intel三大厂商共2824款GPU的详细参数。该数据集涵盖了架构设计、制造工艺、API支持、性能指标及内核开发规范等多达55个字段，为核心研究问题——如何高效支持GPU内核开发与硬件选型——提供了结构化数据基础。其作为RightNow AI驱动的代码编辑器的重要组成部分，显著提升了开发者在异构计算环境中的工作效率，对加速高性能计算与机器学习应用的优化进程产生了积极影响。

当前挑战

该数据集致力于解决GPU硬件规格查询与比较的领域挑战，尤其在异构计算和内核编程中，开发者常面临规格信息分散、格式不一导致的选型困难。构建过程中的挑战主要体现在数据采集与标准化方面：首先，原始数据来源于第三方平台如TechPowerUp，需确保跨厂商、跨世代GPU信息的准确性与完整性，避免遗漏关键型号或参数；其次，不同厂商的规格定义存在差异，例如核心数量、缓存层次或功耗指标的表述方式，需进行统一清洗与映射，以维持数据结构的一致性。此外，随着GPU技术快速迭代，持续更新数据集以涵盖新型架构与API版本，亦是维护其时效性与实用性的关键挑战。

常用场景

经典使用场景

在图形处理器（GPU）架构与性能分析领域，RightNow GPU Database作为一个全面且结构化的规格数据库，其经典使用场景主要体现在为研究人员和开发者提供跨厂商（NVIDIA、AMD、Intel）的统一数据源。通过整合2,824款GPU的详细参数，如架构细节、制造工艺、API支持及内核开发规格，该数据集支持对硬件性能进行横向对比与趋势分析，为优化计算密集型应用的硬件选型与配置提供数据支撑。

解决学术问题

该数据集有效解决了高性能计算与计算机体系结构研究中长期存在的数据分散与标准化缺失问题。通过提供涵盖55个字段的规范化规格信息，包括晶体管密度、内存带宽、核心配置及功耗特性等，研究人员能够基于统一数据源开展GPU架构演进分析、能效评估及异构计算模型研究，从而推动硬件感知的算法设计与系统优化理论的深入发展。

实际应用

在实际应用层面，RightNow GPU Database为GPU内核开发、AI模型部署及游戏引擎优化提供了关键数据基础。开发者可借助该数据集快速查询特定GPU的CUDA版本、共享内存配置或线程块限制等参数，直接指导内核代码的编写与调优。同时，硬件制造商与系统集成商亦可利用其进行产品兼容性测试与性能预测，提升软硬件协同设计的效率与可靠性。

数据集最近研究

最新研究方向

在异构计算与人工智能硬件加速领域，RightNow GPU Database作为涵盖NVIDIA、AMD和Intel三大厂商共2824款GPU的详细规格数据库，正成为前沿研究的关键基础设施。其最新研究方向聚焦于利用该数据集进行GPU架构的智能分析与优化，特别是在AI驱动的内核开发环境中，研究者通过整合架构细节、制造工艺、API支持及性能参数，探索自动化内核代码生成与性能预测模型。随着大语言模型在代码编辑领域的应用兴起，该数据集支持的热点事件包括结合AI工具实现实时GPU内核优化建议，显著提升开发效率与硬件利用率。其影响在于为跨平台GPU性能基准测试、能耗效率评估以及新型计算范式如神经渲染与量子模拟的硬件适配提供了标准化数据基础，推动了高性能计算与边缘智能设备的协同创新。