과제, 창작, 게임까지. 할 건 많아도 필요한 건 단 하나
GeForce RTX™ 50 시리즈 노트북 GPU에는 학생들이 일반 노트북보다 더 빠르게 학습하고, 창작하고, 제작하고, 게임을 즐길 수 있도록 돕는 전용 AI 기술이 탑재되어 있습니다.
RTX 가속 도구와 앱
NVIDIA 가속 AI 워크플로우
NVIDIA® TensorRT™ AI 가속화
NVIDIA Studio 크리에이터 도구와 AI 기술
NVIDIA DLSS 4.5와 패스 트레이싱
NVIDIA Reflex 저지연 기술
NVIDIA Broadcast 앱과 RTX Video
NVIDIA Max-Q 기술
Student recommendations based on experience with GeForce RTX 50 Series Laptop upgrade provided by NVIDIA.
모든 데이터 포인트는 최대 115W 그래픽 파워를 가진 GeForce RTX 5060 Laptop GPU와, GeForce가 없는 Intel Core Ultra 386H CPU 노트북을 비교하여 테스트되었습니다. 더 빠른 학습(Study Faster): PyTorch BERT BS=8, 요청 처리량(Req/s) 기준 트랜스포머 파인튜닝에서의 평균 속도 향상치를 의미합니다. 더 빠른 게이밍(Game Faster): DOOM: The Dark Ages를 1080p, 울트라 설정, 텍스처 풀 사이즈 2048, RTX에서 DLSS 4 활성화 조건으로 측정한 평균 FPS를 의미합니다. 더 빠른 크리에이티브(Create Faster): Flux.2 Klein 9b를 사용해 1024x1024 해상도의 이미지를 20장 생성하는 데 걸리는 시간을 기준으로 합니다.
GeForce RTX 노트북은 공학, 디자인, 건축, 컴퓨터 공학, 데이터 사이언스 등 다양한 분야의 학업과 프로젝트를 더 빠르게 진행할 수 있도록 설계되었습니다. 이제 노트 정리, 모델 학습, 이미지 생성, 영상 편집, 렌더링까지 컴퓨터 실습실을 기다리거나 클라우드에 의존하지 않고 더 빠르게 처리할 수 있습니다.
하드웨어: GeForce RTX 5060 노트북 GPU(115W TGP), Apple MacBook Pro M5, GeForce RTX 미탑재 노트북: Intel Core Ultra 9 386H CPU. 로컬 AI 모델: LM Studio에서 Qwen 3.5 9B를 실행, ISL 100 및 OSL 200 설정으로 전체 tokens/s 평균 측정. 엔지니어링: Chaos V-Ray 6 Standalone 벤치마크. 데이터 사이언스: PyTorch BERT BS=8, Req/s 기준 트랜스포머 파인튜닝에서의 평균 속도 향상.
공부는 잠시 내려놓고, 최신 인기 게임을 제대로 즐길 수 있는 노트북과 함께 쉬어가세요. GeForce RTX 노트북은 부드러운 성능, 레이 트레이싱 기반의 현실감 넘치는 비주얼, AI 기반 DLSS로 인한 FPS 향상, NVIDIA Reflex로 구현되는 빠른 반응성을 선사합니다.
하드웨어: GeForce RTX 5060 Laptop GPU(115W TGP). GeForce RTX 미탑재 노트북: Intel Core Ultra 9 386H CPU. DLSS Super Resolution과 Multi Frame Generation(4X 모드)은 사용 가능한 경우 활성화. GeForce RTX GPU가 없는 노트북은 사용 가능한 경우 XeSS와 Multi-Frame Gen을 활용. 1080p, 높음 또는 울트라 옵션에서, 가능한 경우 레이 트레이싱을 켠 상태로 측정한 평균 초당 프레임(FPS). DOOM: The Dark Ages는 텍스처 풀 사이즈 2048 설정에서 테스트.
단편 영화를 만들든, 포트폴리오를 디자인하든, 콘텐츠를 제작하든, 크리에이티브 과제를 준비하든, GeForce 노트북은 영감을 받은 순간부터 최종 결과물 완성까지의 시간을 더 빠르게 줄여 줍니다. NVIDIA Studio와 RTX 가속은 당신이 좋아하는 크리에이티브 앱들이 매끄럽게 작동하도록 도와주어, 기다리는 시간은 줄이고 창작에 쓸 수 있는 시간은 더 늘려 줍니다.
하드웨어: GeForce RTX 5060 Laptop GPU(115W TGP), Apple MacBook Pro M5, GeForce RTX 미탑재 노트북: Intel Core Ultra 9 386H CPU. 3D 렌더링: 1080p에서 Luxmark 벤치마크 수행. 이미지 생성: Flux.2 Klein 9b를 사용해 1024x1024 해상도의 이미지를 20장 생성하는 데 걸린 시간 측정. 영상 편집: 1080p 해상도 기준 DaVinci Resolve용 PugetBench AI Score Extended 결과.
책상 위에 AI 슈퍼컴퓨터를 올려 두고, 공유 실습실이나 클라우드 자원을 기다릴 필요 없이 대형 모델을 직접 구축·테스트·개선하세요. 생성형 AI, 로보틱스, 데이터 사이언스, 각종 연구 프로젝트를 탐구하든, NVIDIA DGX Spark™ 플랫폼은 수업 과제와 아이디어를 실제로 동작하는 AI 애플리케이션으로 바꾸는 데 도움을 줍니다.
실습 위주의 학습에 최적화된 소형 저전력 AI 컴퓨팅 솔루션을 활용하여 로봇, 컴퓨터 비전 앱, 자율 주행 머신을 더욱 빠르게 구축하세요.
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성능은 다양한 시스템을 사용해 측정되며, 모델에 따라 달라질 수 있습니다. 각 모델과 세부 사양은 해당 제조사에 문의해 확인하시기 바랍니다.