GeForce RTX 50 系笔记本，NVIDIA AI 加速

硬件：采用搭载最大功率为 100W 的 GeForce RTX 5060 笔记本电脑 GPU的笔记本电脑。未搭载 GeForce RTX 的笔记本电脑：搭载 Arc 140T 集成显卡的英特尔酷睿 Ultra 9 285H CPU。工程：MATLAB – GPUBench 单精度测试的 Geomean | AI 开发：Transformer 微调 PyTorch BERT BS = 16 (启用混合精度) 和 LLM 推理 Llama 3.1 8B ISL/ OSL 100/100 int4 量化的平均加速 | 数据科学：使用 RAPIDS 框架对具备 128 个特征的 Scikit-learn t-SNE、HDBSCAN 和 UMAP 测试进行几何平均数计算

可用时开启 DLSS 超分辨率、光线重建和多帧生成 (4X)。未搭载 GeForce RTX 的笔记本电脑不具备这些功能。100W TGP 的 GeForce RTX 5060 笔记本电脑 GPU 与英特尔酷睿 Ultra 9 285H CPU 对比。1080p 分辨率下的平均每秒帧数，开启最高设置，可用时开启光线追踪。

采用 100W TGP 的 GeForce RTX 5060 笔记本电脑 GPU。未搭载 GeForce RTX 的笔记本电脑：配备集成显卡的英特尔酷睿 Ultra 9 285H CPU。配备 M4 Pro 的 Apple MacBook Pro。所有视频和图像的分辨率均为 1080p。图像生成：使用 Stable Diffusion 3 生成 20 张图像所需的时间。3D 渲染：测量使用 Maya 和 Arnold 2022 (7.1.1) 渲染 NVIDIA SOL 3D 模型的渲染时间。视频编辑：使用 DaVinci Resolve 导出具有各种 AI 效果 (3D 重光照、深度图、魔术遮罩、速度变化、ReScale) 的视频所需的时间。