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Portátiles NVIDIA GeForce RTX para carreras STEM

Los portátiles NVIDIA GeForce RTX hacen mucho más que mejorar las aplicaciones de juegos de alto rendimiento: también impulsan los estudios para carreras STEM. Las potentes unidades de procesamiento de gráficos (GPU) ayudan a los estudiantes a trabajar más rápido, con aceleración para las principales aplicaciones de estudiantes en ingeniería, informática, ciencia de datos y economía. NVIDIA Broadcast utiliza la IA para mejorar la calidad de audio y vídeo, lo que facilita la participación en conferencias impartidas en línea y la colaboración con los miembros del grupo de laboratorio desde cualquier lugar. Y ahora, la pila de software de IA líder en el mundo de NVIDIA llega a Windows 10, para ayudar a los estudiantes que estudian inteligencia artificial y ciencia de datos a aprender sobre las mismas herramientas que usarán en la industria.

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Estudia más rápido con la aceleración de la GPU

Los portátiles GeForce RTX proporcionan aceleración de GPU para docenas de herramientas y aplicaciones de STEM, lo que permite estudiar más rápido y completar las tareas antes.

Ingeniería

Renderizado más interactivo en tiempo real para el diseño y modelado 3D. Soluciones y visualización más rápidas para simulaciones mecánicas, estructurales y eléctricas.

Informática, Ciencia de datos, Economía

Análisis de datos más rápido para procesar grandes conjuntos de datos. Formación más rápida para Deep Learning y modelos tradicionales de aprendizaje automático para la visión computarizada, procesamiento del lenguaje natural y datos tabulares.

Con los portátiles GeForce RTX tendrás más tiempo para explorar los temas que te interesan.

Principales aplicaciones de software STEM aceleradas por portátiles GeForce

Rendimiento de la aplicación STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas)

Ingeniería

GPU de portátil RTX 3080

GPU de portátil RTX 3060

Portátil normal

SOLIDWORKS
Hasta 20 veces más rápido

ANSYS Discovery
Hasta 4 veces más rápido

MATLAB
Hasta 5 veces más rápido

SOLIDWORKS: Conjunto de vistas de SPECviewperf 2020 Solidworks puntuación 4K ANSYS Discovery Live requiere GPU habilitada para CUDA y no se ejecutará en iGPU MATLAB Geomean de pruebas de GPUbench CPU/iGPU es Intel Core Core i7-10750H a 2,60 GHz

Informática, Ciencia de Datos y Economía

(Menos es mejor)

GPU de portátil RTX 3080

GPU de portátil RTX 3070

Portátil normal

Formación en TensorFlow/ResNet50
Hasta 47 veces más rápido

RAPIDS
Hasta 5 veces más rápido

La formación de TensorFlow ResNet50 es de precisión mixta en cuDNN v8.1 tamaño de lote 128, tiempo de formación de una única época calculado a partir de imágenes medidas/seg. RAPIDS es un clasificador de bosque aleatorio formado en el conjunto de datos NYC Taxi de 2,2 GB. La CPU es Intel Core Core i7-10750H@2.60GHz

Aprenda desde cualquier lugar con el aprendizaje remoto con tecnología de IA

NVIDIA Broadcast utiliza inteligencia artificial para mejorar el aprendizaje remoto y la colaboración. La reducción de ruido de IA funciona tanto en el audio entrante como en el saliente, lo que facilita escuchar y participar en conferencias en línea. El difuminado de fondo, el reemplazo de fondo y la eliminación de ruido con poca luz le permiten encender su cámara sin importar dónde se encuentren, lo que le ayuda a colaborar con socios de laboratorio y grupos de estudio. Y lo mejor de todo es que funciona con todas las principales aplicaciones de videoconferencia de aprendizaje remoto.

EJECUTE UN SOFTWARE DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL LÍDER EN EL MUNDO

¿Interesado en la inteligencia artificial o la ciencia de datos? Aprenda la misma tecnología que usará en la industria con la pila de software de ciencia de datos e IA acelerada por GPU de NVIDIA. Use cuDNN con aceleración de GPU para generar redes neuronales con TensorFlow, PyTorch, WinML o MxNet. Ejecute NVIDIA RAPIDS para la ciencia de datos, con cuDF, cuML y cuGraph (alternativas aceleradas por GPU a Pandas, SciKit-Learn y NetworkX). El software NVIDIA le ayuda a generar modelos más rápido y procesar más muestras para obtener una mejor precisión y resultados más precisos. Y, gracias a CUDA en Windows Subsystem for Linux (WSL2), ahora está disponible en Windows 10. Esta capacidad permite a los usuarios de Windows ejecutar aplicaciones Linux simultáneamente. ¡Un verdadero entorno multi-OS para futuros científicos de datos!

Los portátiles GeForce RTX son los mejores ordenadores para estudiantes STEM

Los estudiantes ya no tienen que elegir entre un ordenador para estudiar o un ordenador para divertirse. Con los portátiles GeForce RTX puede estudiar, crear y jugar, todo en la misma plataforma.

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