RTX で STEM を高速化

NVIDIA GeForce RTX™ 40 シリーズ ノート PC は、STEM 学生の学習を強化します。強力な NVIDIA GPU は、エンジニアリング、建築、コンピューター サイエンス、データ サイエンス、経済学などの分野で人気の学生向けアプリケーションを高速化します。 GeForce RTX を使用すると、研究室から出てどこからでも作業でき、課題をより早く終え、勉強、クリエイティブ活動、遊びをすべて同じノート PC 上で行うことができます。

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GPU アクセラレーションで学習を高速化

GeForce RTX 40 シリーズ ノート PC は、いくつもの STEM ツールとアプリケーションを高速化し、研究室から出て課題をより早く終えることができます。 GeForce RTX を使用すると、単純作業や複雑な作業の双方で高速化が実現します。作業時間が短縮され、課題を持ち帰ることができるので、興味のあるトピックを検索する時間が増えます。

エンジニアリングと建築

  • 3D デザインとモデリングのための、よりインタラクティブなリアルタイム レンダリング。
  • 機械、構造、電気のシミュレーションで視覚化が速く、解決策が短時間で見つかる。

コンピューターサイエンス、データサイエンス、経済学

  • データ分析が速く、大量のデータ セットを処理。
  • コンピューター ビジョン、自然言語処理、表形式データのためのディープラーニング モデルと機械学習モデルのトレーニングが高速。

GeForce RTX によって高速化される人気の STEM アプリケーション

STEM Applications Accelerated By GeForce RTX

STEM アプリケーションのパフォーマンス

 

エンジニアリングと建築

RTX 4090 Laptop GPU
RTX 4050 Laptop GPU
Average Laptop

SOLIDWORKS
最大 23 倍高速化

Enscape

Matlab
最大 7 倍高速化

SOLIDWORKS: 1080p での MicroMax テスト。 1080p、レイ トレーシング、DLSS オンのマルチシーン ベンチマーク テストでの Enscape 平均 FPS。単精度テストの MATLAB 平均。 CPU/iGPUはインテル Core i7 第13世代。

コンピューター、データサイエンス、経済学

(低いほど良い)

RTX 4090 Laptop GPU
RTX 4050 Laptop GPU
Average Laptop

TensorFlow/ResNet50 トレーニング
最大 50 倍高速化

RAPIDS
最大 23 倍高速化

TensorFlow トレーニングは、WSL で実行される MLPerf 準拠の ResNet50 であり、シングル エポックのトレーニング時間は測定された画像/秒から計算されます。​

RAPIDS では、10 万/20 万個のサンプルで分解します。

GeForce Laptops help design, model, and simulate components, systems, and structures

設計、モデリング、シミュレーション

エンジニアリングまたは建築を勉強していますか? GPU は、構成要素、システム、構造設計、モデルリング、シミュレーションのための基本的なツールとなっています。難易度の高い大型の 3D デザイン プロジェクトにインタラクティブ方式の高速レンダリングで挑む SOLIDWORKS。複雑なシミュレーションを短時間で完了する MATLAB と ANSYS Discovery。高度な建築をリアルタイムで視覚化する Enscape。GeForce RTX 40 シリーズ ノート PC はそうした作業に最適なツールを提供します。

NVIDIA’s GPU-accelerated AI and data science software stack

世界をリードする AI ソフトウェアを実行

人工知能 (AI) やデータ サイエンスに興味がありますか？ NVIDIA の GPU 対応 AI/データ サイエンス ソフトウェア スタックなら、業界で使われているものと同じテクノロジを学べます。cuDNN と GPU 高速化を利用し、TensorFlow、PyTorch、WinML、MxNet でニューラル ネットワークをトレーニングします。cuDF、cuML、cuGraph (Pandas、SciKit-Learn、NetworkX の GPU アクセラレーション版) で、データ サイエンスに NVIDIA RAPIDS を実行します。NVIDIA ソフトウェアなら、モデルのトレーニングが短時間になり、処理できるサンプルを増やせます。精度が上がり、有用な結果がたくさん得られます。また、Windows Subsystem for Linux (WSL2) の CUDA® により、Windows 11 でも利用できるようになりました。この機能によって、Windows ユーザーは Linux アプリケーションを同時に実行できるため、将来の AI 開発者とデータ サイエンティストにとって真のマルチ OS 環境となります。

GeForce RTX 40 シリーズ ノート PC は STEM を専攻する学生に最高のコンピューター

これからは、勉強用のコンピューターにするか、遊び用のコンピューターにするか、選ぶ必要がありません。GeForce RTX は、学習も、クリエイティブ活動も、遊びも、すべて同じノート PC で可能にします。

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