Kurz vor , stellte das Unternehmen seine neuesten Laptop-GPUs vor, und was für eine Überraschung, sie sind größtenteils darauf ausgelegt, die KI-Verarbeitung zu unterstützen. Die Grafikkarten der Ada-Generation RTX 500 und 1000 sind vor allem für dünne und leichte Laptops gedacht. Sie bieten zwar nicht so viel TOPS-KI-Leistung wie aktuelle mobile GPUs der höheren Preisklasse, könnten aber eine praktische Option für die KI-Verarbeitung unterwegs für Forscher, Inhaltsersteller und Videobearbeiter sein. Es ist erwähnenswert, dass es sich um Workstation-GPUs handelt und nicht um solche, die für Spiele entwickelt wurden.
Die GPUs, die auf der Ada Lovelace-Architektur basieren, bieten bis zu doppelt so viel Raytracing-Leistung wie GPUs der vorherigen Generation (sie verwenden Raytracing-Kerne der dritten Generation). Laut NVIDIA liefern Tensor-Cores der vierten Generation inzwischen bis zu doppelt so viel Durchsatz wie frühere GPUs. Das Unternehmen sagt, dass dies dazu beiträgt, „Deep-Learning-Training, Inferenzierung und KI-basierte kreative Arbeitsbelastungen zu beschleunigen“.
Die RTX 500 verfügt über 4 GB dedizierten Speicher, während die RTX 1000 über 6 GB verfügt. NVIDIA gibt an, bis zu 154 bzw. 193 TOPS an KI-Leistung zu liefern. Im Vergleich zu einer reinen CPU-KI-Konfiguration soll die RTX 500 eine bis zu dreimal schnellere KI-gestützte Fotobearbeitung, eine bis zu zehnmal höhere Grafikleistung für 3D-Rendering und eine bis zu 14-fache generative KI-Leistung für verschiedene Modelle bieten .
Die GPUs unterstützen auch , die Upscaling-Technologie des Unternehmens. Darüber hinaus wird ein Encoder der achten Generation unterstützt. Laut NVIDIA ist dieser Videocodec „bis zu 40 Prozent effizienter als H.264 und eröffnet neue Möglichkeiten für Rundfunk, Streaming und Videoanrufe“.
Wenn Sie sich für einen Laptop mit einer RTX 500- oder 1000-GPU interessieren, müssen Sie nicht lange warten. Sie werden diesen Frühling in Laptops von Dell, HP, Lenovo und MSI auf den Markt kommen.