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656619421
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0A36262
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Lenovo ThinkPad 65W AC Adapter (Slim Tip) - Netzteil
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Produktinformationen
"Lenovo ThinkPad 65W AC Adapter (Slim Tip) - Netzteil"
- CUDA-Recheneinheiten auf Basis von NVIDIA Ampere-Architektur
Verarbeitung mit doppelter Geschwindigkeit für Gleitkommarechenoperationen mit einfacher Genauigkeit (FP32) und verbesserte Energieeffizienz für erhebliche Desktop-Leistungsverbesserungen bei Grafik- und Simulationsworkflows, wie z. B. komplexem computergestütztem 3D-Design (CAD) und computergestütztem Engineering (CAE). - RT-Recheneinheiten der zweiten Generation
Mit doppelt so hohem Durchsatz im Vergleich mit der Vorgängergeneration und der Möglichkeit, Raytracing mit entweder Shading- oder Denoising-Funktionen auszuführen, bieten die RT-Recheneinheiten der zweiten Generation enorme Geschwindigkeitsvorteile bei Workloads wie fotorealistischem Rendering von Filmen, Architekturdesignevaluierungen und virtuellem Prototyping von Produktdesigns. Diese Technologie beschleunigt zudem das Rendering von Raytracing-Bewegungsunschärfe für schnellere Ergebnisse mit größerer visueller Genauigkeit. < li>Tensor-Recheneinheiten der dritten Generation - NVIDIA NVLink der dritten Generation
Die erhöhte GPU-zu-GPU-Verbindungsbandbreite ermöglicht die Nutzung eines einzelnen, skalierbaren Grafikspeichers zur Beschleunigung von Grafik- und Berechnungs-Workloads, sowie zur Bewältigung größerer Datenmengen. - Bereit für die Virtualisierung
Die unterstützte NVIDIA-Software für virtuelle Grafikprozessoren(vGPU) ermöglicht die Umwandlung einer persönlichen Workstation in mehrere hochgr adig leistungsfähige Instanzen virtueller Workstations, die es Remotebenutzern ermöglichen, geteilte Ressourcen für hochwertige Design-, KI- und Berechnungsaufgaben zu nutzen. - PCI Express Gen 4
PCI Express Gen 4-Unterstützung verdoppelt die Bandbreite gegenüber PCIe Gen 3 und verbessert die Datenübertragungsraten aus dem CPU-Speicher für datenintensive Aufgaben wie KI und Datenwissenschaft. - Energieeffizienz
Durch das energieeffiziente Design für zwei Steckplätze ist die RTX A6000 bis zu doppelt so effizient wie Turing-GPUs und ist darauf ausgelegt, in eine breite Palette von Workstations von OEM-Anbietern auf der ganzen Welt zu passen.
Die Tensor Float 32-Genauigkeit (TF32) bietet den 5-fachen Trainingsdurchsatz gegenüber der Vorgängergeneration, um Modelltrainings für KI und Datenwissenschaft zu beschleunigen, ohne dass Änderungen am Code erforderlich sind. Doppelter Inferenzdurchsatz dank Hardware-Support für Structural Sparsity. Mit Tensor-Recheneinheiten findet KI auch in der Grafik Anwendung, mit Funktionen wie DLSS KI-Denoising und verbesserter Bearbeitung in ausgewählten Anwendungen.
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