1.
CUDA-Recheneinheiten für Parallelverarbeitung können nicht mit GPU-Generationen verglichen werden, da mehrere wichtige Architekturunterschiede zwischen Streaming-Multiprozessor-Designs bestehen. 2. Maximal mögliche Leistungsaufnahme, einschließlich Dynamic-Boost-Algorithmus. Bei Fragen zu systemspezifischen GPU-TGP-Angaben wenden Sie sich bitte an Ihren OEM/Lösungsanbieter. 3. Die Display-Unterstützung variiert je nach Implementierung auf Systemebene. Erkundigen Sie sich bei Ihrem OEM-Workstation-Hersteller nach systemspezifischen Konfigurationen. Adapter verfügbar für DVI-SL, DVI-DL, HDMI und VGA. 4. Spitzenwerte basieren auf GPU-Boost-Taktung.  5. Effektive TFLOPS bei Anwendung des Sparsity-Konzepts. NVIDIA Ada-Lovelace-Architektur mit FP8-Matrix-Multiplikation und FP16- oder FP32-Akkumulation; NVIDIA Ampere-Architektur mit FP16-Matrix-Multiplikation und FP16- oder FP32-Akkumulation. 6. Die Anzahl der NVENC und NVDEC kann je nach GPU variieren. GPU-spezifische Details finden Sie hier: https://developer.nvidia.com/video-encode-and-decode-gpu-support-matrix-new 7. Sichert Datenintegrität und -zuverlässigkeit durch Beseitigung von Soft Errors im DRAM (Dynamic Random Access Memory). 8. Spitzen-FLOPS-Wert und Display-Unterstützung der NVIDIA RTX A500 Laptop GPU variieren je nach Systemkonfiguration. Erkundigen Sie sich bei Ihrem OEM-Systemanbieter, welche Spezifikation unterstützt wird. 9. INT8-TOPS mit Sparsity (bis zu)