2月26日，AI芯片巨头英伟达（NVIDIA）宣布推出全新NVIDIA RTX 500和1000 ADA一代消费级GPU加速芯片，全面支持在轻薄笔记本电脑等移动设备上运行生成式AI软件。
英伟达 他说与仅使用 CPU 的配置相比，全新 RTX 500 GPU 的 AIGC 性能提高了 14 倍 （1400%），AI** 编辑速度提高了 3 倍，Stable Diffusion 等型号的 3D 渲染性能提高了 10 倍全面提高生产力效率。
作为入门级GPU产品，NVIDIA RTX 500将成为全球最便宜的GPU芯片，内置AIGC技术。
据报道，该报NVIDIA RTX 500 和 RTX 1000 都使用与 RTX 4090 和 L40 服务器 GPU 相同的 ADA Lovelace 架构，或使用台积电的 4N （5nm） 工艺，具有神经处理单元 （NPU）、第 3 代 RT 核心、**Tensor 核心、ADA 1 CUDA 核心、专用 GPU 内存、DLSS 3 光线追踪、第 8 代 NVIDIA** 1 （NVENC） 编码器和一系列旗舰 AI 芯片是重要的配置。NVIDIA 表示，随着 AIGC 和混合工作环境成为新标准，几乎每个专业人士，无论是内容创作者、研究人员还是工程师，都需要一台具有强大 AI 加速功能的笔记本电脑来帮助用户应对行业挑战。 RTX 500 和 1000 GPU 使用 AI 提升笔记本电脑用户的工作流程，设计紧凑，无处不在。
NVIDIA RTX 500 1000 ADA AI显卡的主要亮点采用RTX 500 1000 ADA Notebook Pro卡全新的 ADA Lovelace 架构内置神经网络计算单元（NPU），用于轻量级本地AI计算，有效提升计算和图形处理的效率和性能。 ADA Lovelace架构在移动工作站中将更加稳定可靠，为用户提供更流畅的体验和创作环境。 英伟达
基于 NVIDIA ADA Lovelace 架构，RTX 500 和 1000 GPU 芯片具有第 3 代 RT 内核，光线追踪性能比上一代产品提高了 2 倍，可实现高保真、逼真的渲染。
部署***tensor core：RTX 500 和 1000 GPU 吞吐量是上一代的 2 倍，加速了深度学习训练、推理和基于 AI 的创意工作负载。
ADA 通用 CUDA 内核：RTX 500 和 1000 GPU 采用最新的 CUDA 内核，单精度浮点 （FP32） 吞吐量提高多达 30%，显著提高了图形和计算工作负载的性能。
◆ dlss 3：通过生成额外的高质量帧来提高性能。
*1 编码器：第 8 代 NVIDIA 编码器支持 **1，效率高于 H264 高出 40%，可提供更好的广播、流和通话体验。
配备 GPU 专用内存：RTX500 GPU配备4GB专用显存，RTX 1000 GPU配备6GB专用显存，适用于大型项目、数据集和多应用工作流，完全支持一些复杂的3D场景和AI应用开发。
它可以为日常 AI 工作流程提供高达 193 个顶部的 AI 性能。
如果您希望将 AI 用于深度学习、数据科学、高级渲染等工作流程，NVIDIA 还提供 RTX 和 5000 ADA 笔记本电脑 GPU，AI 性能高达 682 倍。
目前国内算力租赁赛道火热，有不少优秀的算力租赁平台，比如算力云平台，已经拥有足够数量的RTX3080TI、RTX3090、RTX4090、A100、V100等高性能显卡，可以满足日常AI训练和AI绘画的需求。 
显然，黄院士的想法是，一旦想使用AI，就必须购买NVIDIA GPU显卡。 如果没有更高性能的CPU，就很难开发和使用AIGC应用程序。
您购买的越多，您节省的就越多。 黄仁勋曾说过。 英伟达透露，新的NVIDIA RTX 500和1000 ADA一代笔记本电脑GPU将于今年春天在戴尔、惠普、联想和微星等移动工作设备上推出。
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