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.
48 Gigabyte (GB) Grafikspeicher Der ultraschnelle GDDR6-Speicher, mit NVLink bis 96 GB skalierbar, bietet Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und kreativen Profis das nötige Speichervolumen für die Arbeit mit großen Datensätzen und Workloads wie Datenwissenschaft und Simulation.
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.
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