Le GPU per laptop NVIDIA RTX 1000 e RTX 500 Ada offrono a tutti prestazioni pronte per l’intelligenza artificiale, molto più veloci di NPU e CPU

NVIDIA ha aggiunto due GPU Ada entry-level alla sua linea di laptop, RTX 1000 e RTX 500, che mirano a portare la disponibilità dell’intelligenza artificiale a tutti.

Pronto per l’intelligenza artificiale con un enorme vantaggio rispetto alle NPU e alle CPU moderne, incontra le GPU NVIDIA RTX 1000 e RTX 500 Ada entry-level per laptop

Le GPU RTX 1000 e RTX 500 Ada di NVIDIA sono progettate per laptop entry-level con particolare attenzione alle prestazioni dell’intelligenza artificiale. Si dice che questi chip forniscano un’intelligenza artificiale generativa fino a 14 volte superiore e prestazioni di fotoritocco (AI) 3 volte più veloci utilizzando l’abilità hardware di Ada. Inoltre, questi chip entry-level offrono anche un miglioramento fino a 10 volte delle prestazioni grafiche per attività come il rendering e la creazione di contenuti rispetto a una soluzione basata solo sulla CPU.

Mentre le CPU sono diventate più veloci e ora sono dotate di funzionalità AI grazie alle potenti tecnologie NPU, le GPU sono ancora la strada da percorrere se si desiderano prestazioni più elevate e NVIDIA sta espandendo il proprio portafoglio a più utenti con queste due nuove offerte. La NPU è ancora un’ottima soluzione per attività IA leggere e a basso consumo, ma se vuoi che il tuo lavoro venga svolto più velocemente, le GPU RTX 1000 e RTX 500 di NVIDIA rappresentano un buon passo avanti rispetto ai design senza dGPU. Di seguito sono riportate alcune delle caratteristiche principali della formazione:

Core RT di terza generazione: fino a 2 volte le prestazioni di ray tracing della generazione precedente per un rendering fotorealistico ad alta fedeltà.
Tensor Core di quarta generazione: fino a 2 volte il throughput della generazione precedente, accelerando la formazione con deep learning, l’inferenza e i carichi di lavoro creativi basati sull’intelligenza artificiale.
Core CUDA di generazione Ada: fino al 30% del throughput in virgola mobile a precisione singola (FP32) rispetto alla generazione precedente per miglioramenti significativi delle prestazioni nella grafica e nei carichi di lavoro di elaborazione.
Memoria GPU dedicata: la memoria GPU da 4 GB con la GPU RTX 500 e da 6 GB con la GPU RTX 1000 consente agli utenti di eseguire applicazioni 3D e basate sull’intelligenza artificiale impegnative, nonché di affrontare progetti più grandi, set di dati e flussi di lavoro multi-app.
DLSS 3 : offre una svolta nella grafica basata sull’intelligenza artificiale, aumentando significativamente le prestazioni generando fotogrammi aggiuntivi di alta qualità.
Encoder AV1: l’ encoder NVIDIA di ottava generazione, noto anche come NVENC, con supporto AV1 è fino al 40% più efficiente di H.264, consentendo nuove possibilità per la trasmissione, lo streaming e le videochiamate.

In termini di specifiche, entrambe le GPU NVIDIA RTX 1000 e RTX 500 presentano diverse configurazioni di core con core CUDA 2560/2048, core RT 20/16 (3a generazione) e core Tensor 80/64 (4a generazione). La GPU RTX 1000 Ada dispone di 6 GB di VRAM mentre la GPU RTX 500 Ada dispone di 4 GB di VRAM. La NVIDIA RTX 1000 Ada ha un intervallo TDP da 35-140 W e dispone di 192 GB/s di larghezza di banda della memoria mentre la RTX 500 Ada ha un intervallo TDP da 35-60 W e dispone di 128 GB/s di larghezza di banda della memoria.

Per quanto riguarda le prestazioni, la NVIDIA RTX 1000 Ada offre 12,1 TFLOP di FP32 e fino a 193 TOPS (INT8) mentre la RTX 500 Ada offre 9,2 TFLOP di FP32 e fino a 154 TOPS (INT8). Per fare un confronto, le APU AMD Ryzen 8040 “Hawk Point” offrono fino a 16 TOP di prestazioni AI con la loro NPU mentre le prossime APU Strix Point con il motore XDNA 2 “Ryzen AI” offriranno fino a 50 TOP di prestazioni AI.

Le GPU NVIDIA RTX 1000 e RTX 500 Ada sono già disponibili in una gamma di laptop Dell, Lenovo, MSI e MSI. Puoi aspettarti prezzi decenti per questi design GPU entry-level ma intrisi di intelligenza artificiale.

GPU per laptop NVIDIA RTX Workstation:

Nome della GPU	Processo GPU	Nuclei	Nuclei tensoriali	Precisione singola	INT8 TOP	Memoria	Banda di memoria	TDP
NVIDIA RTX 5000 Sì	TSMC5nm	9728	304	42,6 TFLOP	681.8	GDDR6 da 16 GB (256 bit)	576 GB/sec	80-175 W
NVIDIA RTX 4000 Sì	TSMC5nm	7424	232	33,6 TFLOP	538.0	GDDR6 da 12 GB (192 bit)	432GB/s	60-175 W
NVIDIA RTX 3500 Sì	TSMC5nm	5120	160	23,0 TFLOP	368.6	GDDR6 da 12 GB (192 bit)	432GB/s	60-140 W
NVIDIA RTX 3000 Sì	TSMC5nm	4608	144	19.9 TFLOP	318.6	GDDR6 da 8 GB (128 bit)	256GB/s	35-140 W
NVIDIA RTX 2000 Sì	TSMC5nm	3072	96	14,5 TFLOP	231.6	GDDR6 da 8 GB (128 bit)	256GB/s	35-140 W
NVIDIA RTX 1000 Sì	TSMC5nm	2560	80	12.1 TFLOP	193.0	GDDR6 da 6 GB (96 bit)	192GB/s	35-140 W
NVIDIA RTX 500 Sì	TSMC5nm	2048	64	9.2 TFLOP	147.4	GDDR6 da 4 GB (64 bit)	128GB/s	35-60 W