Máy tính xách tay NVIDIA GeForce RTX™ còn làm được nhiều điều hơn là tăng cường các ứng dụng chơi game hiệu suất cao – máy còn bổ trợ mạnh mẽ cho các nghiên cứu của chuyên ngành STEM. Thiết bị xử lý đồ họa (GPU) mạnh mẽ giúp sinh viên làm việc nhanh hơn, với khả năng tăng tốc các ứng dụng hàng đầu về kỹ thuật, khoa học máy tính, khoa học dữ liệu và kinh tế cho sinh viên. NVIDIA Broadcast sử dụng AI để cải thiện chất lượng âm thanh và video, giúp dễ dàng tham gia vào các bài giảng được truyền tải trực tuyến và cộng tác với các thành viên nhóm trong phòng thí nghiệm từ mọi nơi. Và giờ đây, ngăn xếp phần mềm AI hàng đầu thế giới của NVIDIA đã có mặt trên Windows 11, giúp sinh viên nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu, học tập trên chính những công cụ mà họ sẽ sử dụng trong ngành.
Học nhanh hơn nhờ khả năng tăng tốc GPU
Máy tính xách tay GeForce RTX cung cấp khả năng tăng tốc GPU cho hàng loạt công cụ và ứng dụng STEM, cho phép bạn làm việc nhanh hơn và hoàn thành bài tập sớm hơn
Kỹ thuật
Render trong thời gian thực, đầy tính tương tác cho việc lập mô hình và thiết kế 3D. Các giải pháp và khả năng trực quan hóa nhanh hơn cho các mô phỏng cơ học, cấu trúc và điện.
Khoa học máy tính, khoa học dữ liệu, kinh tế
Phân tích dữ liệu nhanh hơn để xử lý các tập dữ liệu lớn. Đào tạo nhanh hơn cho mô hình học sâu và học máy truyền thống về thị giác máy tính, hoạt động xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dữ liệu dạng bảng.
Với máy tính xách tay GeForce RTX, bạn sẽ làm việc nhanh hơn để có thêm thời gian khám phá các chủ đề mà bạn quan tâm.
Các ứng dụng phần mềm STEM hàng đầu được máy tính xách tay GeForce tăng tốc
Hiệu suất ứng dụng STEM
Kỹ thuật
SOLIDWORKS
Nhanh gấp 8 lần
Enscape
Matlab
Nhanh gấp 4 lần
SOLIDWORKS: Thử nghiệm GRCAD Black Owl ở độ phân giải 1080p Revit + đường dẫn video Enscape trên dự án mẫu Enscape Revit, MATLAB Geomean đã tắt công nghệ dò tia của các bài thử nghiệm độ chính xác đơn CPU/iGPU là Intel Core i9 thế hệ thứ 12
Máy tính, khoa học dữ liệu và kinh tế
(Càng thấp càng tốt)
Khóa đào tạo về TensorFlow/Resnet50
RAPIDS
Chương trình đào tạo về TensorFlow là ResNet50 tuân thủ MLPerf chạy trong WSL, thời gian đào tạo giai đoạn đơn được tính từ hình ảnh đo được/giây.
RAPIDS là phép triển khai với 50 nghìn/100 nghìn mẫu. CPU là Intel Core i9 thế hệ thứ 12.
Thiết kế, mô hình, mô phỏng
Bạn dự định học về kỹ thuật hay kiến trúc? GPU đã trở thành công cụ cơ bản để thiết kế, lập mô hình và mô phỏng các thành phần, hệ thống cũng như cấu trúc. Đảm đương các dự án thiết kế lớp học 3D lớn hơn và khó hơn với khả năng render mượt mà và đầy tính tương tác trong SOLIDWORKS, tăng tốc hoàn thành các mô phỏng phức tạp với MATLAB và ANSYS Discovery, đồng thời trực quan hóa các kiệt tác kiến trúc của bạn trong thời gian thực với Enscape. Với Máy tính xách tay GeForce RTX, bạn biết mình có các công cụ phù hợp cho công việc.
Chạy phần mềm trí tuệ nhân tạo hàng đầu thế giới
Bạn quan tâm đến trí tuệ nhân tạo hay khoa học dữ liệu? Tìm hiểu công nghệ tương tự mà bạn sẽ sử dụng trong ngành với GPU của NVIDIA được AI tăng tốc và ngăn xếp phần mềm khoa học dữ liệu. Sử dụng cuDNN với khả năng tăng tốc GPU để đào tạo mạng thần kinh với TensorFlow, PyTorch, WinML hoặc MxNet. Chạy NVIDIA RAPIDS cho khoa học dữ liệu với cuDF, cuML và cuGraph (các lựa chọn thay thế được GPU tăng tốc cho Pandas, SciKit-Learn và NetworkX). Phần mềm NVIDIA giúp bạn đào tạo mô hình nhanh hơn và xử lý được nhiều mẫu hơn để đạt độ chính xác tốt hơn và kết quả chuyên sâu hơn. Và nhờ có CUDA trên Hệ thống con Windows dành cho Linux (WSL2), kiến trúc này hiện đã hỗ trợ Windows 11. Khả năng này cho phép người dùng Windows chạy đồng thời các ứng dụng Linux – một môi trường đa hệ điều hành đích thực dành cho các nhà khoa học dữ liệu trong tương lai.
Ngăn xếp phần mềm AI của NVIDIA được thiết kế cho Linux và hiện đang được thử nghiệm cho WSL 2. WSL hiện có sẵn như một phần của Chương trình người dùng nội bộ Windows của Microsoft