Các nghiên cứu tăng cường dòng máy tính xách tay NVIDIA GeForce RTX™ 40 Series dành cho sinh viên STEM. GPU NVIDIA mạnh mẽ giúp tăng tốc các ứng dụng hàng đầu của sinh viên về kỹ thuật, kiến trúc, khoa học máy tính, khoa học dữ liệu, kinh tế, v.v. Với GeForce RTX, sinh viên có thể ra khỏi phòng máy tính và làm việc ở mọi nơi, hoàn thành bài tập nhanh hơn cũng như học tập, sáng tạo và chơi, tất cả trên cùng một máy tính xách tay.
Học nhanh hơn với khả năng tăng tốc GPU
Máy tính xách tay GeForce RTX 40 Series cung cấp khả năng tăng tốc GPU cho hàng chục công cụ và ứng dụng STEM, vì vậy bạn có thể ra khỏi phòng máy tính và hoàn thành khóa học sớm hơn. Với GeForce RTX, bạn sẽ được chuẩn bị sẵn sàng cho cả khóa học cấp thấp và cấp cao. Bạn sẽ có thể làm việc nhanh hơn và mang theo bài tập về nhà, giúp bạn có nhiều thời gian hơn để khám phá các chủ đề mà bạn quan tâm.
Kỹ thuật và Kiến trúc
- Kết xuất thời gian thực, tương tác hơn cho thiết kế và mô hình 3D.
- Các giải pháp và trực quan hóa nhanh hơn cho các mô phỏng cơ học, kết cấu và điện.
Khoa học máy tính, Khoa học dữ liệu và Kinh tế
- Phân tích dữ liệu nhanh hơn để xử lý các tập dữ liệu lớn.
- Đào tạo nhanh hơn cho các mô hình máy học và học sâu cho thị giác máy tính, trí tuệ nhân tạo tổng quát và dữ liệu dạng bảng.
Các ứng dụng STEM hàng đầu được tăng tốc bởi GeForce RTX
Hiệu suất ứng dụng STEM
Kỹ thuật và Kiến trúc
SOLIDWORKS
Nhanh hơn tới 23 lần
cảnh quan
matlab
Nhanh hơn tới 7 lần
SOLIDWORKS: Thử nghiệm MicroMax ở 1080p. Ghi lại FPS trung bình trong bài kiểm tra điểm chuẩn đa cảnh ở 1080p, dò tia và bật DLSS. MATLAB trung bình hình học của các bài kiểm tra độ chính xác đơn. CPU/iGPU là Intel Core i7 thế hệ thứ 13.
Máy tính, Khoa học dữ liệu và Kinh tế
(Thấp hơn là tốt hơn)
Đào tạo TensorFlow/ResNet50
Nhanh hơn tới 50 lần
NHANH CHÓNG
Nhanh hơn tới 23 lần
Quá trình đào tạo TensorFlow là ResNet50 tuân thủ MLPerf đang chạy trong WSL, thời gian đào tạo một kỷ nguyên được tính từ các hình ảnh/giây đo được.
RAPIDS đang phân tách với 100k/200k mẫu. CPU là Intel Core i9 thế hệ thứ 12.
Thiết kế, Mô hình và Mô phỏng
Học kỹ thuật hay kiến trúc? GPU đã trở thành công cụ cơ bản để thiết kế, mô hình hóa và mô phỏng các thành phần, hệ thống và cấu trúc. Thực hiện các dự án thiết kế 3D lớn hơn và thách thức hơn với kết xuất tương tác, mượt mà trong SOLIDWORKS, hoàn thành các mô phỏng phức tạp nhanh hơn với MATLAB và ANSYS Discovery, đồng thời trực quan hóa các kiệt tác kiến trúc của bạn trong thời gian thực với Enscape. Với máy tính xách tay GeForce RTX 40 Series, bạn có các công cụ phù hợp cho công việc.
Chạy phần mềm AI hàng đầu thế giới
Quan tâm đến trí tuệ nhân tạo hoặc khoa học dữ liệu? Tìm hiểu cùng một công nghệ mà bạn sẽ sử dụng trong ngành với ngăn xếp phần mềm khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo được tăng tốc GPU của NVIDIA. Sử dụng cuDNN với khả năng tăng tốc GPU để huấn luyện mạng thần kinh với TensorFlow, PyTorch, WinML hoặc MxNet. Chạy NVIDIA RAPIDS cho khoa học dữ liệu với cuDF, cuML và cuGraph (các lựa chọn thay thế được tăng tốc GPU cho Pandas, SciKit-Learn và NetworkX). Phần mềm NVIDIA giúp bạn đào tạo các mô hình nhanh hơn và xử lý nhiều mẫu hơn để có được kết quả chính xác hơn và sâu sắc hơn. Và, nhờ có CUDA® trên Windows Subsystem for Linux (WSL2), nó hiện đã có trên Windows 11. Khả năng này cho phép người dùng Windows chạy các ứng dụng Linux đồng thời—một môi trường đa hệ điều hành thực sự dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển AI trong tương lai.
Máy tính xách tay dòng GeForce RTX 40 là máy tính tốt nhất cho sinh viên STEM
Học sinh không còn phải lựa chọn giữa máy tính để học hay máy tính để giải trí. Với GeForce RTX, bạn có thể nghiên cứu, tạo và chơi—tất cả trên cùng một máy tính xách tay.