Lenovo ThinkPad 65W AC Adapter (Slim Tip) - Netzteil

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Produktdetails

CUDA-Recheneinheiten auf Basis von NVIDIA Ampere-ArchitekturVerarbeitung 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 GenerationMit 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 GenerationDie 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 GenerationDie erhöhte GPU-zu-GPU-Verbindungsbandbreite ermöglicht die Nutzung eines einzelnen, skalierbaren Grafikspeichers zur Beschleunigung von Grafik- und Berechnungs-Workloads, sowie zur Bewältigung größerer Datenmengen.Bereit für die VirtualisierungDie unterstützte NVIDIA-Software für virtuelle Grafikprozessoren(vGPU) ermöglicht die Umwandlung einer persönlichen Workstation in mehrere hochgradig leistungsfähige Instanzen virtueller Workstations, die es Remotebenutzern ermöglichen, geteilte Ressourcen

Zuletzt aktualisiert: 13.8.2026