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適合 STEM 領域學生的 NVIDIA GeForce RTX 筆記型電腦

NVIDIA GeForce RTX 筆記型電腦不僅能提升遊戲應用程式的效能，還能讓 STEM 領域的學生如虎添翼。強大的繪圖處理器 (GPU) 可幫助學生加快作業速度，並加速工程、電腦科學、資料科學和經濟學領域的頂尖學生應用程式。 NVIDIA Broadcast 使用人工智慧提升音訊和視訊品質，讓使用者能夠輕鬆參與線上授課，並與來自任何地方的實驗室小組成員合作。現在，NVIDIA 領先全球的人工智慧軟體堆疊將於 Windows 10 推出，幫助學習人工智慧和資料科學的學生，運用將來會在業界中使用的相同工具學習。

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透過 GPU 加速來加快學習速度

GeForce RTX 筆記型電腦可為數十種 STEM 工具和應用程式提供 GPU 加速，讓您能夠加快作業速度，並在更短的時間內完成課程

工程

支援適用於 3D 設計和建模，更具互動性的即時渲染。提供更快速的解決方案以及機械、結構和電子模擬的視覺化

電腦科學、資料科學、經濟學

處理大型資料集時，可讓資料分析更快速。提供適用於電腦視覺、自然語言處理和表格式資料，更快速的深度學習和傳統機器學習模型訓練

有了 GeForce RTX 筆記型電腦，您就能有更多的時間探索感興趣的主題。

透過 GeForce 筆記型電腦加速的頂尖 STEM 軟體應用程式

STEM 應用程式效能表現

工程

RTX 3080 Laptop GPU

RTX 3060 Laptop GPU

Average Laptop

SOLIDWORKS
Up to 20x faster

ANSYS Discovery Explore
Only Runs on NVIDIA

MATLAB
Up to 5x faster

SOLIDWORKS： SPECviewperf 2020 Solidworks 視圖集 4K 分數 ANSYS Discovery Live 需要支援 CUDA 的 GPU，且不會在 iGPU 上執行 GPUbench 測試的 MATLAB Geomean 測試使用的 CPU/iGPU 為 Intel Core i7-10750H@2.60GHz

電腦、資料科學和經濟學

(越低越好)

RTX 3080 Laptop GPU

RTX 3070 Laptop GPU

Average Laptop

TensorFlow/ResNet50 Training
Up to 47x faster

RAPIDS
Up to 5x faster

TensorFlow ResNet50 訓練是 cuDNN v8.1 批次大小 128 的混合精度，單一 Epoch 訓練時間為根據測量的每秒影像數計算得出。 RAPIDS 是使用 2.2 GB 紐約市計程車資料集訓練的隨機森林分類器。 CPU 為 Intel Core i7-10750H@2.60GHz

人工智慧遠端學習，隨處都能學習

NVIDIA Broadcast 運用人工智慧，改善遠端學習與合作的效果。人工智慧降噪技術支援傳入與傳出的音訊，讓您聽得更清楚並且能輕鬆參與線上課程。背景模糊、背景替換和光線不足時可使用雜訊消除功能，因此無論身在何處都能開啟攝影機與實驗室和讀書會的夥伴合作。最棒的是，此功能支援所有常用的遠端學習視訊會議應用程式。

使用領先全球的人工智慧軟體

對人工智慧或資料科學感興趣嗎？使用 NVIDIA 的 GPU 加速的人工智慧以及資料科學軟體堆疊，瞭解業界使用的技術。利用 GPU 加速的 cuDNN 來訓練採用 TensorFlow、PyTorch、WinML 或 MxNet 的神經網路。利用 cuDF、cuML 和 cuGraph (Pandas、SciKit-Learn 和 NetworkX 的 GPU 加速的替代方案)，並執行 NVIDIA RAPIDS 以處理資料科學工作流程。NVIDIA 軟體能幫您更快速地訓練模型和處理更多樣本，藉此提高準確度及獲得更精準的結果。此外，多虧適用於 Linux 專用 Windows 子系統 (WSL2) 的 CUDA 問世，現在 Windows 10 也能使用 CUDA 了。這讓 Windows 使用者可以同時使用 Linux 應用程式，替未來的資料科學家提供真正的多作業系統環境！

NVIDIA 的人工智慧軟體堆疊專為 Linux 設計，目前正進行 WSL 2 測試。WSL 目前是 Microsoft Windows 測試人員計畫的一部分

GeForce RTX 筆記型電腦是最適合 STEM 領域學生的電腦

學生再也不需要在課業用電腦和娛樂用電腦之間做出選擇。有了 GeForce RTX 筆記型電腦，您可以在同一平台上學習、創作和玩遊戲。

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