1.
Le GPU dei core CUDA per l'elaborazione in parallelo non possono essere confrontate a causa delle varie e significative differenze architettoniche esistenti tra i progetti multiprocessore di streaming. 2. Massimo consumo energetico possibile, incluso l'algoritmo Dynamic Boost. Per la TGP della GPU specifica per il sistema, consulta il tuo OEM/fornitore di soluzioni. 3. Il supporto del display varia in base all'implementazione a livello di sistema. Verifica con il tuo fornitore OEM della workstation le configurazioni specifiche del sistema. Adattatori disponibili per DVI-SL, DVI-DL, HDMI e VGA. 4. I tassi di picco si basano sul boost di clock della GPU.  5. TFLOPS efficaci con l'utilizzo della riduzione di densità. L'architettura NVIDIA Ada Lovelace, grazie all'utilizzo della matrice FP8, si moltiplica con FP16 o si accumula con FP32; l'architettura NVIDIA Ampere, utilizzando la matrice FP16, si moltiplica con FP16 o si accumula con FP32. 6. Il numero di NVENC e NVDEC può variare a seconda della GPU. I dettagli specifici sulla GPU sono disponibili qui: https://developer.nvidia.com/video-encode-and-decode-gpu-support-matrix-new 7. Assicura integrità dei dati e affidabilità eliminando gli errori software solo sulla memoria ad accesso casuale diretto (DRAM). 8. Il supporto FLOP di picco e il supporto display per GPU per laptop NVIDIA RTX A500 varia in base alla configurazione del sistema. Verifica con il fornitore del sistema OEM per confermare quali specifiche sono supportate. 9. INT8 TOPS con densità (fino a)