Bärbara NVIDIA GeForce RTX-datorer för STEM-examina

Bärbara NVIDIA GeForce RTX-datorer gör så mycket mer än att öka högpresterande spelapplikationer – de ger även extra kraft åt STEM-studier. Kraftfulla GPU:er hjälper elever att arbeta snabbare med acceleration för de populäraste programmen som används inom ingenjörsvetenskap, datavetenskap och ekonomi. NVIDIA Broadcast använder AI för att förbättra ljud- och videokvaliteten, göra det enklare att delta i onlineföreläsningar och samarbeta med labbgruppsmedlemmar var som helst. Och nu kommer NVIDIA:s världsledande programvarustack inom AI till Windows 10 vilket hjälper elever som studerar artificiell intelligens och datavetenskap att lära sig med samma verktyg som de kommer att använda i branschen.

VISA ALLA KÖPALTERNATIV

Studera snabbare med GPU-acceleration

Bärbara GeForce RTX-datorer ger GPU-acceleration för dussintals verktyg och program för STEM så att du kan studera snabbare och slutföra kursarbete tidigare.

Ingenjörsvetenskap

Mer interaktiv realtidsrendering för design och modellering inom 3D. Snabbare lösningar och visualisering för mekaniska, strukturella och elektriska simuleringar.

Datavetenskap, ekonomi

Snabbare dataanalys för bearbetning av stora datamängder. Snabbare träning för djupinlärning och traditionella maskininlärningsmodeller för datorseende, bearbetning av naturligt språk och tabelldata.

Med bärbara GeForce RTX-datorer får du mer tid att utforska de ämnen som intresserar dig.

De bästa STEM-programmen som accelereras av bärbara GeForce-datorer

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

Prestanda för STEM-program för naturvetenskap, teknologi, ingenjörsvetenskap och matematik

 

Ingenjörsvetenskap

RTX 3080 GPU för bärbar dator
RTX 3060 GPU för bärbar dator
Genomsnittlig bärbar dator

SOLIDWORKS
Upp till 20 gånger snabbare

ANSYS Discovery
Upp till 4 gånger snabbare

MATLAB
Upp till 5 gånger snabbare

SOLIDWORKS SPECviewperf 2020 Solidworks viewset 4K-resultat ANSYS Discovery Live kräver en CUDA-aktiverad GPU och kan inte att köras på iGPU MATLAB Geomedel för GPUbench-tester CPU/iGPU är Intel Core Core i7-10750H@2.60GHz

Datavetenskap och ekonomi

(Lägre är bättre)

RTX 3080 GPU för bärbar dator
RTX 3070 GPU för bärbar dator
Genomsnittlig bärbar dator

TensorFlow/ResNet50-utbildning
Upp till 47 gånger snabbare

RAPIDS
Upp till 5 gånger snabbare

TensorFlow ResNet50-träning innebär blandad precision på cuDNN v8.1 batchstorlek 128, enkel epokträningstid beräknad utifrån uppmätta bilder/sek. RAPIDS är en slumpmässig skogsklassificerare som tränas på en 2,2 GB NYC Taxi-datauppsättning. CPU:n är Intel Core Core i7-10750H@2.60GHz

geforce-stem-broadcast-2c50-D

Studera var som helst med AI-driven fjärrutbildning

NVIDIA Broadcast använder artificiell intelligens för att förbättra distansundervisning och samarbete. AI-brusreducering fungerar på både inkommande och utgående ljud, vilket gör det lättare att lyssna på och delta i onlineföreläsningar. Bakgrundsoskärpa, bakgrundsbyte och borttagning av ljud med svagt ljus gör att du kan slå på kameran oavsett var du befinner dig, vilket hjälper dig att samarbeta med labbpartners och studiegrupper. Och det bästa är att det fungerar med alla de populäraste videokonferensapparna för fjärrundervisning.

geforce-stem-ai-software-2c50-D

KÖR VÄRLDSLEDANDE PROGRAMVARA FÖR ARTIFICIELL INTELLIGENS

Är du intresserad av artificiell intelligens eller datavetenskap? Lär dig samma teknik som du kommer att använda i industrin med NVIDIA:s GPU-accelererade AI och datavetenskapliga programvarustack. Använd cuDNN med GPU-acceleration för att träna neurala nätverk med TensorFlow, PyTorch, WinML eller MxNet. Kör NVIDIA RAPIDS för datavetenskap med cuDF, cuML och cuGraph (GPU-accelererade alternativ till Pandor, SciKit-Learn och NetworkX). NVIDIA-programvara hjälper dig att träna modeller snabbare och bearbeta fler prover för att få bättre noggrannhet och mer insiktsfulla resultat. Och tack vare CUDA på Windows-undersystem för Linux (WSL2) finns det nu tillgängligt till Windows 10. Med den här funktionen kan Windows-användare köra Linux-program samtidigt. En riktig multi-OS-miljö för framtida dataforskare!

Bärbara GeForce RTX-datorer är de bästa datorerna för STEM-elever

Eleverna behöver inte längre välja mellan en dator för skolan eller en dator för nöjen. Med bärbara GeForce RTX-datorer kan du studera, skapa och spela på samma plattform.

VISA ALLA KÖPALTERNATIV

PRODUKTER

Community och nyheter

Support