4、并行内核(Parallel Kernel)

在GPU编程术语中，内核是运行在GPU硬件上的一个功能或小程序。G80/GT200整个芯片每次只能执行一个内核，容易造成SM单元闲置。这在图形运算中不是问题，通用计算上就不行了。

Fermi的全局分配逻辑则可以向整个系统发送多个并行内核，不然SP数量翻一番还多，更容易浪费。

应用程序在GPU和CUDA模式之间的切换时间也快得多了，NVIDIA宣称是GT200的10倍。外部连接亦有改进，Fermi现在支持和CPU之间的并行传输，而之前都是串行的。

5、ECC支持

AMD Cypress可以检测内存总线上的错误，却不能修正，而NVIDIA Fermi的寄存器文件、一级缓存、二级缓存、DRAM全部完整支持ECC错误校验，这同样是为Tesla准备的，之前我们也提到过。

很多客户此前就是因为Tesla没有ECC才拒绝采纳，因为他们的安装量非常庞大，必须有ECC。

6、统一64-bit内存寻址

以前的架构里多种不同载入指令，取决于内存类型：本地(每线程)、共享(每组线程)、全局(每内核)。这就和指针造成了麻烦，程序员不得不费劲清理。

Fermi统一了寻址空间，简化为一种指令，内存地址取决于存储位置：最低位是本地，然后是共享，剩下的是全局。这种统一寻址空间是支持C++的必需前提。

GT80/GT200的寻址空间都是32-bit的，最多搭配4GB GDDR3显存，而Fermi一举支持64-bit寻址，即使实际寻址只有40-bit，支持显存容量最多也可达惊人的1TB，目前实际配置最多6GB GDDR5——仍是Tesla。

7、新的指令集架构(ISA)

下边对开发人员来说是非常酷的：NVIDIA宣布了一个名为“Nexus”的插件，可以在Visual Studio里执行CUDA代码的硬件调试，相当于把GPU当成CPU看待，难度大大降低。

Fermi的指令集架构大大扩充，支持DX11和OpenCL义不容辞，C++前边也已经说过，现在又多了Visual Studio，当然还有C、Fortran、OpenGL 3.1/3.2。

最后汇总一下G80、GT200、Fermi的差异：