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NVIDIA GeForce RTX-Notebooks für MINT-Abschlüsse

NVIDIA GeForce RTX^™-Notebooks können so viel mehr, als nur leistungsstarke Gaming-Anwendungen zu unterstützen – sie verleihen auch Programmen, die für MINT-Fächer erforderlich sind, einen Turboantrieb. Leistungsstarke Grafikprozessoren (GPUs) helfen Studenten, mit Beschleunigung für Top-Studentenanwendungen in den Bereichen Ingenieurwesen, Informatik, Datenwissenschaft und Wirtschaft schneller zu arbeiten. NVIDIA Broadcast verwendet KI, um die Audio- und Videoqualität zu verbessern, wodurch es einfacher wird, bei online gehaltenen Vorlesungen zu interagieren und von überall aus mit Laborgruppenmitgliedern zusammenzuarbeiten. Und jetzt gibt es NVIDIAs weltweit führenden KI-Software-Stack für Windows 11, der Studenten, die künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft studieren, hilft, mit den gleichen Tools zu lernen, die sie in der Branche verwenden werden.

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Schneller studieren mit GPU-Beschleunigung

GeForce RTX-Notebooks bieten GPU-Beschleunigung für Dutzende von MINT-Tools und -Anwendungen, sodass du schneller arbeiten und Kursarbeiten früher abschließen kannst.

Ingenieurwesen

Interaktiveres Echtzeit-Rendering für 3D-Design und -Modellierung. Schnellere Lösungen und Visualisierung für mechanische, strukturelle und elektrische Simulationen.

Informatik, Datenwissenschaft, Wirtschaft

Schnellere Datenanalyse für die Verarbeitung großer Datensätze. Schnelleres Training für Deep Learning und traditionelle Machine Learning-Modelle 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

RTX 3080 Ti-Notebook-GPU

RTX 3050 Ti-Notebook-GPU

Durchschnittliches Notebook

SOLIDWORKS
Bis zu 8 x schneller

Enscape

Matlab
Bis zu 4 x schneller

SOLIDWORKS: GRCAD Black Owl-Test bei 1080p Revit + Enscape Videopfad im Enscape Revit-Beispielprojekt, Raytracing deaktiviert MATLAB Geomean bei Single-Precision-Tests CPU/iGPU ist Intel Core Core i9 der 12. Generation

Computer, Datenwissenschaft und Wirtschaft

(Je niedriger, desto besser)

RTX 3080 Ti-Notebook-GPU

RTX 3060-Notebook-GPU

Durchschnittliches Notebook

TensorFlow/Resnet50-Schulung

RAPIDS

TensorFlow-Training ist MLPerf-konformes ResNet50, das in WSL ausgeführt wird; die Trainingszeit für eine einzelne Epoche wird aus den gemessenen Bildern/Sek. berechnet.

RAPIDS ist eine Zerlegung mit 50.000/100.000 Beispielen. CPU ist Intel Core Core i9 der 12. Generation.

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

Entwerfen, Modellieren, Simulieren

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

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

FÜHRE WELTWEIT FÜHRENDE SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ AUS

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 verwenden 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 bessere Genauigkeit und aufschlussreichere Ergebnisse zu erzielen. Und dank CUDA auf Windows Subsystem für 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 Datenwissenschaftler.

Der KI-Software-Stack von NVIDIA wurde für Linux konzipiert und wird derzeit für WSL 2 getestet. WSL ist derzeit im Rahmen des Windows Insider-Programms von Microsoft verfügbar.

GeForce RTX-Notebooks sind die besten Computer für MINT-Studenten

Studenten müssen sich nicht mehr zwischen einem Computer für den Unterricht und einem Computer zum Spaß entscheiden. Mit GeForce RTX-Notebooks kannst du gleichzeitig lernen, erstellen und spielen – auf derselben Plattform.

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