Nvidia RTX 1000 und RTX 500 Laptop-GPUs starten mit besserer AI-Performance als Meteor Lake und Ryzen 8040
Mit der RTX 500 Ada und der RTX 1000 Ada präsentiert Nvidia die zwei bisher günstigsten und sparsamsten Laptop-GPUs des aktuellen Line-ups an Profi-Grafikchips für mobile Workstations. Die Ausstattung der Nvidia RTX 1000 Ada entspricht fast exakt der Nvidia GeForce RTX 4050 Laptop-GPU, denn beide Chips besitzen eine AD107-GPU mit 2.560 CUDA-Recheneinheiten, 6 GB GDDR6-Grafikspeicher an einem 96-bit Interface sowie eine TGP von 35 bis 115 Watt.
Die RTX 500 Ada beschneidet die GPU auf 2.048 CUDA-Recheneinheiten, und besitzt nur 4 GB GDDR6 sowie eine TGP von 35 bis 60 Watt. Der Fokus dieser beiden GPUs liegt auf ihrer AI-Performance, welche die Leistung von modernen Prozessoren wie dem Intel Core Ultra 9 185H oder dem AMD Ryzen 9 8940HS um mehr als das Vierfache übertreffen soll. So sieht die KI-Leistung im Vergleich aus:
Chip | AI-Performance |
---|---|
Intel Core Ultra 9 185H | 34 TOPS |
AMD Ryzen 9 8940HS | 39 TOPS |
Nvidia RTX 500 Ada | 154 TOPS |
Nvidia RTX 1000 Ada | 193 TOPS |
Nvidia RTX 2000 Ada | 232 TOPS |
Nvidia RTX 3000 Ada | 319 TOPS |
In ausgewählten KI-Anwendungen soll der Performance-Unterschied größer ausfallen, als diese Zahlen implizieren würden, denn schon die RTX 500 Ada soll in Stable Diffusion 14 Mal schneller arbeiten als Notebooks ohne dedizierte GPU. Dank AV1-Encoder und dedizierter Raytracing-Hardware sollen die GPUs auch andere Workflows beschleunigen, inklusive Videobearbeitung und 3D-Rendering. Laut Nvidia starten die ersten Notebooks auf Basis der RTX 1000 Ada und der RTX 500 Ada im Frühjahr, unter anderem von HP, Dell, MSI und Lenovo.
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