NVIDIA GeForce RTX-Notebooks für MINT-Abschlüsse

NVIDIA GeForce RTX-Notebooks können so viel mehr, als nur leistungsstarke Gaming-Anwendungen zu unterstützen – sie verliehen auch Programmen die für MINT-Fächer erforderlich sind einen Turboantrieb. Leistungsstarke Graphics Processing Units (GPUs) helfen Studenten, schneller zu arbeiten, mit Beschleunigung für Top-Studentenanwendungen in den Bereichen Ingenieurwesen, Informatik, Datenwissenschaft und Wirtschaft. 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 10, 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 hast du mehr Zeit die Themen zu erkunden, die dich interessieren.

Top-MINT-Software-Anwendungen mit Beschleunigung durch GeForce-Notebooks

Ansys-Logo
Autodesk Revit-Logo
Blender-Logo
Creo-Logo
Solidworks-Logo
Enscape-Logo
Lumenrt-Logo
Matlab
Microstation-Logo
Pytorch-Logo
Rprogramming-Logo
Rapids-Logo
Rhino7-Logo
Simulink-Logo
Tensorflow-Logo
Unity-Logo
Unreal Engine-Logo
Windows ML-Logo

MINT-Anwendungsleistung

 

Ingenieurwesen

RTX 3080-Notebook-GPU
RTX 3060-Notebook-GPU
Durchschnittliches Notebook

SOLIDWORKS
Bis zu 20 x schneller

ANSYS Discovery
Bis zu 4 x schneller

MATLAB
Bis zu 5 x schneller

SOLIDWORKS: SPECviewperf 2020 Solidworks viewset 4K score ANSYS Discovery Live erfordert CUDA-fähige GPU und funktioniert nicht mit iGPU MATLAB Geomean von GPUbench testet CPU/iGPU ist Intel Core Core i7-10750H mit 2,60 GHz

Computer, Datenwissenschaft und Wirtschaft

(Je niedriger, desto besser)

RTX 3080-Notebook-GPU
RTX 3070-Notebook-GPU
Durchschnittliches Notebook

TensorFlow/ResNet50-Schulung
Bis zu 47 x schneller

RAPIDS
Bis zu 5 x schneller

Die TensorFlow ResNet50-Schulung ist gemischte Präzision auf cuDNN v8.1 Batch-Größe 128, einzelne epoch-Schulung, berechnet aus gemessenen Bildern/Sek. RAPIDS ist ein zufälliger Waldklassifikator, der auf einem 2,2-GB-NYC-Taxi-Datensatz trainiert wurde. CPU ist Intel Core Core i7-10750H mit 2,60 GHz

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Lerne von überall aus via KI-gestütztem Remote-Lernen

NVIDIA Broadcast nutzt künstliche Intelligenz für besseres Remote-Lernen und -Zusammenarbeiten. Die KI-Rauschunterdrückung funktioniert sowohl bei eingehendem als auch bei ausgehendem Audio und erleichtert das Anhören von sowie die Teilnahme an Onlinevorlesungen. Hintergrundunschärfe, Hintergrundaustausch und Rauschunterdrückung bei schlechten Lichtverhältnissen ermöglichen es dir, deine Kamera einzuschalten, egal wo du dich befindest, und helfen dir, mit Laborpartnern und Studiengruppen zusammenzuarbeiten. Und das Beste: Es funktioniert mit allen Top-Remote-Lern-Videokonferenz-Apps.

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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 10 verfügbar. Diese Funktion ermöglicht es Windows-Benutzern, Linux-Anwendungen gleichzeitig auszuführen. Eine echte Multi-BS-Umgebung für zukünftige Datenwissenschaftler.

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

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

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