NVIDIA RTX 1000 und RTX 500 Ada Laptop-GPUs bieten KI-fähige Leistung für alle, viel schneller als NPUs und CPUs

NVIDIA hat hinzugefügt Zwei Einsteiger-Ada-GPUs für sein Laptop-Sortiment, die RTX 1000 und die RTX 500, die darauf abzielen, jedem KI-Bereitschaft zu bieten.

KI-fähig mit einem enormen Vorteil gegenüber modernen NPUs und CPUs: Lernen Sie die Einsteiger-GPUs NVIDIA RTX 1000 und RTX 500 Ada für Laptops kennen

NVIDIAs RTX 1000- und RTX 500 Ada-GPUs sind für Einsteiger-Laptops mit Fokus auf KI-Leistung konzipiert. Diese Chips sollen mithilfe der Hardware-Fähigkeiten von Ada eine bis zu 14-fach generative KI und eine 3-fach schnellere Fotobearbeitungsleistung (KI) liefern. Darüber hinaus bieten diese Chips der Einstiegsklasse im Vergleich zu einer reinen CPU-Lösung eine bis zu zehnfache Verbesserung der Grafikleistung für Aufgaben wie Rendering und Inhaltserstellung.

Während CPUs schneller geworden sind und dank leistungsstarker NPU-Technologien jetzt mit KI-Funktionen ausgestattet sind, sind GPUs immer noch die richtige Wahl, wenn Sie eine höhere Leistung wünschen, und NVIDIA erweitert sein Portfolio mit diesen beiden neuen Angeboten auf mehr Benutzer. Die NPU ist immer noch eine großartige Lösung für KI-Aufgaben mit geringem Gewicht und geringem Stromverbrauch. Wenn Sie Ihre Arbeit jedoch schneller erledigen möchten, sind die RTX 1000- und RTX 500-GPUs von NVIDIA eine gute Weiterentwicklung gegenüber dGPU-losen Designs. Im Folgenden sind einige der Hauptmerkmale der Produktreihe aufgeführt:

• RT-Kerne der dritten Generation: Bis zu 2-fache Raytracing-Leistung der vorherigen Generation für hochauflösendes, fotorealistisches Rendering.
• Tensorkerne der vierten Generation: Bis zu doppelt so hoher Durchsatz wie bei der vorherigen Generation, wodurch Deep-Learning-Training, Inferenzierung und KI-basierte kreative Arbeitslasten beschleunigt werden.
• CUDA-Kerne der Ada-Generation: Bis zu 30 % des Single-Precision-Gleitkomma-Durchsatzes (FP32) im Vergleich zur vorherigen Generation für deutliche Leistungsverbesserungen bei Grafik- und Rechenlasten.
• Dedizierter GPU-Speicher: 4 GB GPU-Speicher mit der RTX 500 GPU und 6 GB mit der RTX 1000 GPU ermöglichen Benutzern die Ausführung anspruchsvoller 3D- und KI-basierter Anwendungen sowie die Bewältigung größerer Projekte, Datensätze und Multi-App-Workflows.
• DLSS 3: Bietet einen Durchbruch in der KI-gestützten Grafik und steigert die Leistung durch die Generierung zusätzlicher hochwertiger Frames erheblich.
• AV1-Encoder: Der NVIDIA-Encoder der achten Generation, auch bekannt als NVENC, mit AV1-Unterstützung ist bis zu 40 % effizienter als H.264 und eröffnet neue Möglichkeiten für Rundfunk, Streaming und Videoanrufe.

In Bezug auf die Spezifikationen verfügen sowohl die NVIDIA RTX 1000- als auch die RTX 500-GPUs über unterschiedliche Kernkonfigurationen mit 2560/2048 CUDA-Kernen, 20/16 RT-Kernen (3. Generation) und 80/64 Tensorkernen (4. Generation). Die RTX 1000 Ada GPU verfügt über 6 GB VRAM, während die RTX 500 Ada GPU über 4 GB VRAM verfügt. Die NVIDIA RTX 1000 Ada hat einen TDP-Bereich von 35 bis 140 W und verfügt über eine Speicherbandbreite von 192 GB/s, während die RTX 500 Ada über einen TDP-Bereich von 35 bis 60 W und eine Speicherbandbreite von 128 GB/s verfügt.

Was die Leistung betrifft, bietet die NVIDIA RTX 1000 Ada 12,1 TFLOPs FP32 und bis zu 193 TOPS (INT8), während die RTX 500 Ada 9,2 TFLOPs FP32 und bis zu 154 TOPS (INT8) Leistung bietet. Zum Vergleich: Die AMD Ryzen 8040 „Hawk Point“-APUs bieten mit ihrer NPU bis zu 16 TOPs an KI-Leistung, während die kommenden Strix Point APUs mit der XDNA 2 „Ryzen AI“-Engine bis zu 50 TOPs an KI-Leistung bieten werden.

Die NVIDIA RTX 1000- und RTX 500 Ada-GPUs sind bereits in einer Reihe von Laptops von Dell, Lenovo, MSI und MSI verfügbar. Für diese mit KI ausgestatteten GPU-Designs der Einstiegsklasse können Sie einen angemessenen Preis erwarten.

NVIDIA RTX Workstation-Laptop-GPUs:

GPU-Name	GPU-Prozess	Kerne	Tensorkerne	Mit einfacher Genauigkeit	INT8 TOPs	Erinnerung	Speicherbandbreite	TDP
NVIDIA RTX 5000 Ada	TSMC 5nm	9728	304	42,6 TFLOPs	681,8	16 GB GDDR6 (256-Bit)	576 GB/s	80-175W
NVIDIA RTX 4000 Ada	TSMC 5nm	7424	232	33,6 TFLOPs	538,0	12 GB GDDR6 (192-Bit)	432 GB/s	60-175W
NVIDIA RTX 3500 Ada	TSMC 5nm	5120	160	23,0 TFLOPs	368,6	12 GB GDDR6 (192-Bit)	432 GB/s	60-140W
NVIDIA RTX 3000 Ada	TSMC 5nm	4608	144	19,9 TFLOPs	318,6	8 GB GDDR6 (128-Bit)	256 GB/s	35-140W
NVIDIA RTX 2000 Ada	TSMC 5nm	3072	96	14,5 TFLOPs	231,6	8 GB GDDR6 (128-Bit)	256 GB/s	35-140W
NVIDIA RTX 1000 Ada	TSMC 5nm	2560	80	12,1 TFLOPs	193,0	6 GB GDDR6 (96-Bit)	192 GB/s	35-140W
NVIDIA RTX 500 Ada	TSMC 5nm	2048	64	9,2 TFLOPs	147,4	4 GB GDDR6 (64-Bit)	128 GB/s	35-60W