RTX: The STEM Accelerator

Die Laptops der NVIDIA GeForce RTX™ 40-Serie unterstützen Studierende bei ihrem MINT-Studium. Leistungsstarke NVIDIA-GPUs beschleunigen die wichtigsten Anwendungen für Studierende in den Bereichen Ingenieurwesen, Architektur, Informatik, Datenwissenschaft, Wirtschaft und mehr. Mit GeForce RTX verbringen Studierende weniger Zeit im Computerraum, denn sie können von jedem Ort aus arbeiten, Kursarbeiten schneller fertigstellen und neben der Lernerei kreativ arbeiten – alles auf demselben Laptop.

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Schneller studieren mit GPU-Beschleunigung

Laptops der GeForce RTX 40-Serie bieten GPU-Beschleunigung für Dutzende von MINT-Tools und -Anwendungen, sodass du Kursarbeiten schneller fertigstellen kannst und somit weniger Zeit im Computerraum verbringst. Mit GeForce RTX bist du sowohl für grundlegende als auch anspruchsvolle Kursarbeiten bestens ausgestattet. Du kannst schneller arbeiten und deine Hausarbeiten mitnehmen. So bleibt mehr Zeit, sich mit den Themen zu beschäftigen, die dich interessieren.

Ingenieurwesen und Architektur  

  • Interaktiveres Echtzeit-Rendering für 3D-Design und -Modellierung. 
  • Schnellere Lösungen und Visualisierung für die Mechanik und Struktur.

Informatik, Datenwissenschaft und Wirtschaft 

  • Schnellere Datenanalyse für die Verarbeitung großer Datensätze. 
  • Schnelleres Training von Modellen mithilfe von Deep Learning und maschinellem Lernen für Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und tabellarische Daten.

Mit GeForce RTX-Notebooks kannst du schneller arbeiten und hast dadurch mehr Zeit, die Themen zu erkunden, die dich interessieren.

Top-MINT-Software-Anwendungen mit Beschleunigung durch GeForce-Notebooks

MINT-Anwendungsleistung

 

Ingenieurwesen und Architektur

RTX 4090 Ti-Notebook-GPU
RTX 4050 Ti-Notebook-GPU
Durchschnittliches Notebook

SOLIDWORKS
Bis zu 23 x schneller

Enscape

Matlab
Bis zu 7 x schneller

SOLIDWORKS: MicroMax-Test bei 1080p. Enscape-Videopfad im Enscape Revit-Musterprojekt, Raytracing deaktiviert. MATLAB – Geometrisches Mittel von Tests mit einfacher Genauigkeit. Bei der CPU/iGPU handelt es sich um Intel Core i7 der 13. Generation.

Computer, Datenwissenschaft und Wirtschaft 

(Je niedriger, desto besser)

RTX 4090 Ti-Notebook-GPU
RTX 4050-Notebook-GPU
Durchschnittliches Notebook

TensorFlow/ResNet50-Training
Bis zu 50 x schneller

RAPIDS
Bis zu 23 x schneller

Beim TensorFlow-Training wird MLPerf-konformes ResNet50 in WSL ausgeführt. Die Trainingszeit für eine einzelne Epoche wird aus den gemessenen Bildern/Sek. berechnet.

RAPIDS ist eine Dekomposition mit 100.000/200.000 Proben. Bei der CPU handelt es sich um Intel Core i9 der 12. Generation.

 

GeForce-Notebooks helfen beim Entwerfen, Modellieren und Simulieren von Komponenten, Systemen und Strukturen

Entwerfen, Modellieren und Simulieren

Du studierst Ingenieurwesen oder Architektur? GPUs sind zu grundlegenden Werkzeugen für das Entwerfen, Modellieren und Simulieren von Komponenten, Systemen und Strukturen geworden. Bewältige größere und anspruchsvollere 3D-Designprojekte mit reibungslosem, interaktivem Rendern in SOLIDWORKS, führe komplexe Simulationen mit MATLAB und ANSYS Discovery schneller durch und visualisiere deine architektonischen Meisterwerke mit Enscape in Echtzeit. Mit Laptops der GeForce RTX 40-Serie hast du die richtigen Werkzeuge für deine Arbeit parat.

Der GPU-beschleunigte KI- und Datenwissenschafts-Software-Stack von NVIDIA

Arbeite mit weltweit führender Software für künstliche Intelligenz

Interessiert an künstlicher Intelligenz oder Datenwissenschaft? Lerne mit den gleichen Technologien, die in der Industrie mit dem GPU-beschleunigten KI- und Datenwissenschafts-Software-Stack von NVIDIA verwendet werden. Verwende cuDNN mit GPU-Beschleunigung, um neuronale Netze mit TensorFlow, PyTorch, WinML oder MxNet zu trainieren. Führe NVIDIA RAPIDS für Datenwissenschaft mit cuDF, cuML und cuGraph (GPU-beschleunigte Alternativen zu Pandas, SciKit-Learn und NetworkX) aus. NVIDIA-Software hilft dir, Modelle schneller zu trainieren und mehr Proben zu verarbeiten, um eine bessere Genauigkeit und aufschlussreichere Ergebnisse zu erzielen. Und dank CUDA® in Windows Subsystem for Linux (WSL2) ist es jetzt unter Windows 11 verfügbar. Diese Funktion ermöglicht es Windows-Benutzern, Linux-Anwendungen gleichzeitig auszuführen – eine echte Multi-OS-Umgebung für zukünftige KI-Entwickler und Datenwissenschaftler.

Laptops der GeForce RTX 40-Serie sind die besten Computer für Studierende von MINT-Fächern

Studierende müssen sich nicht mehr zwischen einem Computer für die Schule oder die Uni entscheiden. Mit GeForce RTX kannst du studieren und kreativ sein – alles auf einem einzigen Laptop.

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