NVIDIA hat heute eine neue Generation von Laptop-Grafikkarten der Serien RTX500 und RTX1000 auf den Markt gebracht, die vor allem für Laptops und mobile Workstations geeignet sind. Die eingebaute Neural Network Computing Unit (NPU) wird für leichte lokale KI-Berechnungen verwendet. Sollen komplexe KI-Berechnungen durchgeführt werden, kommt die GPU-Chipverarbeitung zum Einsatz.
Diese Grafikkarten basieren auf der AdaLovelace-Architektur und sind in den Modellen RTX500, RTX1000, RTX2000, RTX3000, RTX3500, RTX4000 und RTX5000 erhältlich.
KI-Verarbeitungsfunktionen:
Zu den Highlights dieser neuen Grafikkarten gehört die Ausstattung mit neuronalen Netzwerk-Recheneinheiten mit integrierten Tensorkernen, die für die KI-Verarbeitung geeignet sind. Die NPU ist hauptsächlich für die Bewältigung leichter KI-Aufgaben verantwortlich, während der GPU-Chip zusätzliche KI-Leistung für anspruchsvollere KI-Workflows bereitstellen wird.
Consumer- und Einstiegs-Workstations:
Unter den neuen Grafikkarten, die dieses Mal auf den Markt kommen, richten sich die RTX500 und RTX1000 an Consumer-Geräte und Einsteiger-Workstations. Die TOPS der RTX500 liegen bei 154 und die der RTX1000 bei 193.
Nvidia behauptet, dass der RTX500 im Vergleich zur reinen CPU-Nutzung eine 14-mal höhere generative KI-Leistung für Modelle wie stabile Diffusion bereitstellen, die Fotobearbeitung mithilfe von KI dreimal schneller durchführen und die 3D-Rendering-Leistung zehnmal verbessern kann.
Wenn Benutzer KI nutzen möchten, um erweitertes Rendering, Datenwissenschaft und Deep Learning zu erreichen, können sie die RTX2000~5000-Serie in Betracht ziehen. Diese Grafikkarten bieten eine stärkere Leistung.
Von NVIDIA zusammengefasste Highlights der RTX500/1000:
RT-Kern der dritten Generation: Die Lichtverfolgungsleistung ist doppelt so hoch wie die der vorherigen Generation und ermöglicht eine hochauflösende und realistische Wiedergabe.
TensorCore der vierten Generation: Doppelter Durchsatz im Vergleich zur vorherigen Generation, beschleunigt Deep-Learning-Training, Inferenz und KI-basierte kreative Arbeitslasten
Ada Universal CUDA Core: 30 % höherer FP32-Durchsatz im Vergleich zur vorherigen Generation, wodurch die Leistung für Grafik- und Rechenlasten deutlich verbessert wird
Dedizierter GPU-Speicher: RTX500 verfügt über 4 GB Speicher und RTX1000 über 6 GB Speicher, sodass Benutzer anspruchsvollere 3D- und KI-basierte Anwendungen ausführen können
DLSS3: Verbessern Sie die Leistung durch die Generierung zusätzlicher hochwertiger Frames
AV1-Encoder: Unterstützt AV1-Encoder
Mit RTX500 und RTX1000 ausgestattete Laptop-GPUs werden in diesem Frühjahr erhältlich sein, wenn Dell, HP, Lenovo und MSI neue Geräte mit diesen Grafikkarten auf den Markt bringen.