Computex 2019: Nvidia анонсировала видеокарты Quadro RTX для ноутбуков и PC
Nvidia на Computex 2019 в рамках своей пресс-конференции анонсировала поколение видеокарт Quadro RTX для ноутбуков и PC. Новинки предназначены для профессионалов и будут выходить под брендом RTX Studio.
Флагманская модель RTX 5000 обладает 3072 ядрами CUDA, 48 ядрами RT в сочетании с 384 тензорными ядрами и 16 ГБ оперативной памяти GDDR6. Также Nvidia выпустит более бюджетные версии RTX 4000 и 3000.
На момент анонса новой линейки о своем сотрудничестве с Nvidia сообщили следующие компании:
- ASUS;
- Dell;
- HP;
- MSI;
- Raze;
- Gigabyte;
- Acer.
По информации Nvidia, ноутбуки под брендом RTX Studio будут работать в семь раз быстрее, чем MacBook Pro с графикой AMD Pro Vega 20. Другим преимуществом бренда станет программный набор SDK и API, предназначенный для ускорения редактирования видео, рендеринга и векторной анимации. Сюда входят решения от Adobe, Autodesk, Avid, Blackmagic и Maxon. Разработчики, использующие Unity и Unreal, получат аналогичный набор.
В продажу ноутбуки под брендом RTX Studio поступят в июне. Цены будут варьироваться в зависимости от региона и производителя, но самые дешевые модели будут стоить не менее $1600.
Кроме анонса профессиональных решений Nvidia представила Adaptive Shading для Wolfenstein: Youngblood. Компания сообщила, что трассировка лучей от Bethesda улучшит качество картинки в игре, а технологии Nvidia повысят производительность. Шутер будет поддерживать расширение VKRay, которое позволит разработчикам Vulkan API легко добавлять трассировку в свои игры.
Также Nvidia и Bethesda анонсировали, что покупатели готовых сборок PC или ноутбуков с GeForce RTX 2080 Ti, 2080, 2070 или 2060, получат в подарок Wolfenstein: Youngblood. Акция действует в некоторых розничных магазинах.
- Nvidia рассказала, как ИИ улучшит графические вычисления на видеокартах
- Новый драйвер Nvidia GeForce Game Ready уже доступен — оптимизация для Hunt: Showdown 1896 и Level Zero: Extraction с поддержкой DLSS
- Nvidia обвиняют в нелегальном использовании видео с YouTube, Netflix и других платформ для обучения ИИ