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Laptops GeForce RTX para Carreras Universitarias de Ciencias e Ingeniería

Las laptops NVIDIA GeForce RTX hacen mucho más que potenciar las aplicaciones de juegos de alto rendimiento, así como los estudios de carreras universitarias de Ciencias e Ingeniería (STEM). Las laptops GeForce RTX ayudan a los estudiantes a trabajar más rápido en las aplicaciones de ingeniería, economía, ciencia de la computación y de datos. NVIDIA Broadcast utiliza la IA para mejorar la calidad de audio y video, lo que facilita la participación en conferencias y la colaboración grupal desde cualquier lugar. El software de IA, líder en el mundo de NVIDIA, llega a Windows 10 para ayudar a quienes estudian IA y ciencia de datos y de esta manera puedan aprender usando las mismas herramientas que usarán en la industria.

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Estudia Más Rápido con la Aceleración por GPU

Las laptops GeForce RTX brindan aceleración por GPU para docenas de aplicaciones y herramientas de Ciencias e Ingeniería (STEM), lo que te permite trabajar más rápido y completar los proyectos antes.

Ingeniería

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

Ciencia de la Computación, Ciencia de Datos y Economía

Análisis de datos más rápidos para procesar conjuntos de datos más grandes. Entrenamiento más rápido para modelos de deep learning y machine learning tradicionales para visión de computación, procesamiento de idiomas naturales y datos tabulares.

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

Las Principales Aplicaciones de Ciencias e Ingeniería Aceleradas por Laptops GeForce

Rendimiento para Aplicaciones de Ciencias e Ingeniería

Ingeniería

GPU RTX 3080 para Laptops

GPU RTX 3060 para Laptops

Laptop promedio

SOLIDWORKS
Hasta 20 veces más veloz

ANSYS Discovery Explore
Solo se ejecuta en NVIDIA

MATLAB
Hasta 5 veces más veloz

SOLIDWORKS: Conjunto de datos SPECviewperf 2020 Solidworks Puntuación 4K ANSYS Discovery Live Requiere GPU habilitada para CUDA y no se ejecutará en iGPU MATLAB Geomean de pruebas GPUbench CPU/la iGPU es Intel Core i7-10750H@2.60GHz

Computación, Ciencia de Datos y Economía

(Menos es Mejor)

GPU RTX 3080 para Laptops

GPU RTX 3070 para Laptops

Laptop promedio

Entrenamiento en TensorFlow/ResNet50
Hasta 47 veces más rápido

RAPIDEZ
Hasta 5 veces más rápido

El entrenamiento de TensorFlow ResNet50 es de precisión mixta en cuDNN v8.1 tamaño de lote 128, tiempo de entrenamiento de una sola época calculado a partir de imágenes medidas/s. RAPIDS es un clasificador de bosques aleatorio entrenado en un conjunto de datos de taxis NYC de 2.2 GB. La CPU es Intel Core i7-10750H@2.60GHz

Aprende desde Cualquier Lugar con el Aprendizaje Remoto Impulsado por IA

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

EJECUTA EL SOFTWARE DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL LÍDER EN EL MUNDO

¿Te interesa la inteligencia artificial o la ciencia de datos? Aprende la misma tecnología que utilizarás en la industria con la pila de software de ciencia de datos y de inteligencia artificial acelerada por las GPU de NVIDIA. Usa cuDNN con aceleración de GPU para entrenar redes neuronales con TensorFlow, PyTorch, WinML o MxNet. Ejecuta NVIDIA RAPIDS para la ciencia de datos, con cuDF, cuML y cuGraph (alternativas aceleradas por GPU a Pandas, SciKit-Learn y NetworkX). El software de NVIDIA te ayuda a entrenar modelos más rápido y a procesar más muestras para obtener una mayor precisión y resultados más reveladores. Además, gracias a CUDA en el Subsistema Windows para Linux (WSL2), ahora está disponible en Windows 10. Esta capacidad permite a los usuarios de Windows ejecutar aplicaciones Linux simultáneamente. ¡Un verdadero entorno de múltiples sistemas operativos para futuros científicos de datos!

La pila de software de IA de NVIDIA está diseñada para Linux y actualmente se está probando para WSL 2. WSL está actualmente disponible como parte del programa Windows Insider de Microsoft

Las Laptops GeForce RTX son las Mejores Computadoras para los Estudiantes de Ciencias e Ingeniería

Los estudiantes ya no tienen que elegir entre una computadora para la escuela o una computadora para divertirse. Con las laptops RTX GeForce puedes estudiar, crear y jugar, todo en la misma plataforma.

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