CUDA-Recheneinheiten auf Basis von NVIDIA Ada Lovelace-ArchitekturDie doppelte Geschwindigkeit gegenüber der Vorgängergeneration bei Gleitkommarechenoperationen mit einfacher Genauigkeit (FP32) sorgt für erhebliche Desktop-Leistungsverbesserungen bei Grafik- und ...CUDA-Recheneinheiten auf Basis von NVIDIA Ada Lovelace-ArchitekturDie doppelte Geschwindigkeit gegenüber der Vorgängergeneration bei Gleitkommarechenoperationen mit einfacher Genauigkeit (FP32) sorgt für erhebliche Desktop-Leistungsverbesserungen bei Grafik- und Simulationsworkflows, wie z. B. komplexem computergestütztem 3D-Design (CAD) und computergestütztem Engineering (CAE).
RT-Recheneinheiten der dritten Generation Mit einem bis zu 2-fachen Durchsatz im Vergleich zur Vorgängergeneration liefern die RT-Recheneinheiten der dritten Generation enorme Geschwindigkeitssteigerungen für Workloads wie fotorealistisches Rendering von Filminhalten, Architekturdesignprüfungen und virtuelles Prototyping von Produktdesigns. Diese Technologie beschleunigt zudem das Rendering von Raytracing-Bewegungsunschärfe mit größerer visueller Genauigkeit. Tensor-Recheneinheiten der vierten Generation Die Tensor-Recheneinheiten der vierten Generation, die das FP8-Datenformat verwenden, bieten mehr als das Doppelte der KI-Leistung der vorherigen Generation und ermöglichen ein schnelles Modelltraining und Inferenz direkt auf RTX-basierten KI-Workstations.
48 GB GrafikprozessorspeicherMit 48 GB GDDR6-Speicher bietet RTX 4000 Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und kreativen Profis das nötige Speichervolumen, das für die Arbeit mit großen Datensätzen und Workloads wie Rendering, Datenwissenschaft und Simulationen erforderlich ist. AV1-EncoderDer dedizierte Hardware-Encoder (NVENC) der achten Generation mit AV1-Kodierung eröffnet neue Möglichkeiten für Streaming und Videokonferenzen. Er ist 40 % effizienter als H.264 und ermöglicht es Nutzern, die bei 1080p streamen, die Auflösung bei gleicher Bitrate und Qualität auf 1440p zu erhöhen.