NVIDIA GeForce RTX™ 40 시리즈 노트북은 STEM 학생들의 학습을 가속시킵니다.. 강력한 NVIDIA GPU는 엔지니어링, 건축, 컴퓨터 사이언스, 데이터 사이언스, 경제학 등에서 최고의 학생용 애플리케이션들을 가속화합니다. GeForce RTX를 사용하면 학생들은 컴퓨터실에서 벗어나 어디서나 작업하고, 연구를 더 빨리 완료하고, 동일한 노트북에서 공부하고, 제작하고, 게임을 즐길 수 있습니다.
GeForce RTX 40 시리즈 노트북은 수십 가지의 STEM 도구 및 애플리케이션에 GPU 가속을 제공하기 때문에 컴퓨터실에서 벗어나 수업을 더 빨리 마칠 수 있습니다. GeForce RTX를 사용하면 하위 수준 및 상위 수준 과정을 모두 준비할 수 있습니다. 더 빨리 작업하고 숙제를 할 수 있으므로 관심 있는 주제를 탐색할 수 있는 더 많은 시간을 가질 수 있습니다.
솔리드웍스
최대 23배 더 빠름
탈출하다
매트랩
최대 7배 더 빠름
SOLIDWORKS: 1080p에서 MicroMax 테스트. 레이 트레이싱 및 DLSS를 켠 상태에서 1080p의 다중 장면 벤치마크 테스트에서 평균 FPS를 확인하십시오. 단정밀도 테스트의 MATLAB 기하평균. CPU/iGPU는 Intel Core i7 13세대입니다.
(낮을수록 좋음)
TensorFlow/ResNet50 교육
최대 50배 더 빠른 속도
여울
최대 23배 더 빠름
TensorFlow 교육은 WSL에서 실행되는 MLPerf 호환 ResNet50이며, 측정된 이미지/초에서 계산된 단일 에포크 교육 시간입니다.
RAPIDS는 100k/200k 샘플로 분해됩니다. CPU는 인텔 코어 i9 12세대입니다.
엔지니어링과 건축학을 공부하고 계십니까? GPU는 구성 요소, 시스템 및 구조를 설계, 모델링 및 시뮬레이션하기 위한 기본 도구가 되었습니다. SOLIDWORKS의 원활한 대화형 렌더링으로 더 크고 더 어려운 3D 설계 프로젝트를 수행하고, MATLAB 및 ANSYS Discovery로 복잡한 시뮬레이션을 더 빠르게 완료하고, Enscape로 건축 걸작을 실시간으로 시각화하세요. GeForce RTX 40 시리즈 노트북은 적합한 최고의 도구가 될 것입니다.
인공 지능 또는 데이터 사이언스에 관심이 있으십니까? NVIDIA의 GPU 가속 AI 및 데이터 사이언스 소프트웨어 스택으로 업계에서 사용하게 될 것과 동일한 기술을 배워보세요요. GPU 가속과 함께 cuDNN을 사용하여 TensorFlow, PyTorch, WinML 또는 MxNet으로 신경망을 교육합니다. cuDF, cuML 및 cuGraph(Pandas, SciKit-Learn 및 NetworkX에 대한 GPU 가속 대안)로 데이터 사이언스용NVIDIA RAPIDS를 실행하십시오. NVIDIA 소프트웨어를 사용하면 모델을 더 빠르게 훈련하고 더 많은 샘플을 처리하여 더 나은 정확도와 더 통찰력 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 그리고 Linux용 Windows 하위 시스템(WSL2)의 CUDA® 덕분에 이제 Windows 11에서 사용할 수 있습니다. 이 기능을 통해 Windows 사용자는 Linux 애플리케이션을 동시에 실행할 수 있습니다. 미래의 AI 개발자와 데이터 사이언티스트트를 위한 진정한 멀티티 OS 환경입니다.
더 이상 학생들은 학교용 컴퓨터와 재미용 컴퓨터 중 하나를 선택하지 않아도 됩니다. GeForce RTX를 사용하면 하나의 노트북에서 모두 공부하고, 만들고, 즐길 수 있습니다.