Lenovo ThinkPad 65W AC Adapter (Slim Tip) - Netzteil

Produktbeschreibung

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.

Tensor-Recheneinheiten der dritten Generation

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.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 hochgradig leistungsfähige Instanzen virtueller Workstations, die es Remotebenutzern ermöglichen, geteilte Ressourcen für hochwertige Design-, KI- und Berechnungsaufgaben zu nutzen.PCI Express Gen 4PCI 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 …