創始版會員可以優先使用遊戲伺服器、延長遊戲時間，以及在支援的遊戲中開啟 RTX 功能。 NVIDIA Broadcast 應用程式透過雜音消除和虛擬背景等強大的人工智慧效果，讓任何空間搖身一變成為居家工作室，將直播、語音聊天和視訊會議通話提升至全新境界。 享受由 GeForce RTX 30 系列 GPU 與採用 Reflex 的 NVIDIA G-SYNC 顯示器帶來的強大效能。
透過 GeForce RTX 30 系列 GPU，將創作專案提升至全新境界。 用 NVIDIA Studio 平台的專屬驅動程式和獨家工具，體驗頂尖創作應用程式的人工智慧加速功能並強化工作流程。 無論是渲染複雜的 3D 場景、編輯 8K 影片還是進行直播，GeForce RTX GPU 的效能都能讓您創造出最佳成果。 NVIDIA A40中的 NVIDIA Ampere 架構第二代 RT 核心可大幅提升電影作品的擬真渲染、建築設計評估，以及產品設計虛擬原型製作等工作負載的速度。 RT 核心還能加速光線追蹤於動態模糊的渲染效果，以更快的速度獲得更高的視覺準確度，還能在執行著色或雜訊消除功能的同時，執行光線追蹤。
nvampere: 虛擬實境
GeForce RTX 3060 nvampere Ti 和 RTX 3060 採用 NVIDIA 第二代 RTX 架構 Ampere，讓你挑戰最新遊戲。 運用強化的光線追蹤與 Tensor 核心、全新串流多處理器以及高速 記憶體，取得驚人效能。 搭配最新一代 NVIDIA NVSwitch 使用時，伺服器中的所有 GPU 都能透過 NVLink 全速相互交流，執行極高速的資料傳輸。 開發人員能替 Microsoft Windows 的 PC 遊戲加入更多驚人繪圖效果。 GeForce RTX 顯示卡提供先進的 DX12 功能，如光線追蹤與可變速率著色，提供超逼真的視覺效果與更快速的畫面播放速率，讓遊戲畫面栩栩如生。
專為彈性運算時代打造的 NVIDIA Ampere 架構將能解決所有難題，為各種規模需求提供無與倫比的加速效能。 購買全新 RTX 30 系列 GPU 即可獲得。 GeForce NOW 不單升級您的電競 PC。 GeForce NOW 可在 PC、Mac、Chromebook 和行動裝置上使用，讓您在所有裝置上均能以絕佳 RTX 效能進行串流。 立即暢玩您在 STEAM、Epic Games 和其他商店 PC 遊戲庫中的收藏。
nvampere: 最高 FPS。最高畫質。採用人工智慧技術。
NVIDIA Tensor 核心技術最先運用在 NVIDIA Volta 架構上，不只大幅加速人工智慧，也將訓練時間從數週降至數小時，同時顯著提升推論速度。 以驚人的繪圖技術和流暢零延遲的直播，成為耀眼奪目的焦點。 GeForce RTX 30 系列 GPU 運用 NVIDIA 編碼器 提供新一代串流功能，帶來令人驚嘆的效能和畫質。 此外，還為所有您最喜愛的串流應用程式進行專屬最佳化，絕對能在觀眾面前展現最佳成果。 NVIDIA nvampere A16 GPU採用四 GPU 主機板設計，專為使用者密度最佳化，並結合了 NVIDIA 虛擬 PC 軟體，讓使用者無論身在何處都可以使用繪圖運算豐富的虛擬 PC。 與僅使用 CPU 的 VDI 相比，NVIDIA A16 可提供更高的畫面播放速率和較低的終端使用者延遲，因此應用程式反應能更靈敏，並帶來與原生 PC 無異的使用者體驗。
GeForce Game Ready 驅動程式能讓您完美體驗喜愛的遊戲。 我們與開發人員合作微調這些驅動程式，並以數千個硬體配置進行多種不同的測試，以期發揮最高效能和可靠性；您只要按一下就能將遊戲設定最佳化，並享有最新的 nvampere NVIDIA 技術。 NVIDIA A2 GPU針對受空間和散熱需求限制的入門級伺服器 (5G 邊緣和工業環境) 中的推論工作負載和部署進行了最佳化，提供體積最小的產品組合。
nvampere: Game Ready 驅動程式
顯示卡規格可能因顯示卡合作夥伴製造商而有所差異。 請參考顯示卡合作夥伴製造商網站瞭解實際的出貨規格。 為充分運用運算引擎，A100 具備領先同級產品的每秒 2 nvampere TB (TB/秒) 記憶體頻寬，比前一代產品高出 2 倍多。 此外，A100 的晶片記憶體也顯著增加，具備 40 nvampere MB 的 2 級快取，為上一代產品的 7 倍，可將運算效能最大化。
這款革命性套件匯聚了各種技術，專門用來降低和測量競技遊戲的系統延遲，讓您以更快的速度捕獲目標、做出反應、提高瞄準精度。 利用 NVIDIA DLSS (深度學習超高取樣) 提高效能。 GeForce RTX GPU 的人工智慧專用 Tensor 核心能加快遊戲速度，且絲毫不影響畫質。 這可以讓您增強設定和解析度，獲得更好的視覺體驗。
nvampere: 第二代 RT 核心
當選購搭載 V100 的 DGX-1 時，你可選擇先收到搭載 P100 的 DGX-1 並於 V100 發行後升級至 V100 或是等待 V100 出貨。 強大的遊戲內相片模式 NVIDIA Ansel，可拍攝 360 度、HDR 與超解析度相片，將遊戲截圖變成藝術作品。 NVIDIA Ampere 架構以 540 億個電晶體打造，是有史以來最大的 7 奈米 晶片，包含六項關鍵的突破性創新。
A2 提供在低耗能環境中執行的小尺寸規格，從 60W 或低至 40W 的散熱設計功耗 皆有，對於任何伺服器都是理想選擇。 透過人工智慧和高效能運算解決全球最重要的科學、工業與商業難題。 視覺化複雜內容，打造尖端產品、訴說富臨場感的故事，並構思未來城市的樣貌。
GeForce Experience 全部包辦。 NVIDIA GPU 和 NVIDIA 聚合加速器產品是專為大規模部署而打造，可為雲端、資料中心和邊緣端提供網路、資安和低耗能。 附註：上方所列的 GPU 規格為 NVIDIA 參考顯示卡設計所採用的規格。 時脈規格適用於遊戲時 GPU 使用率為中度至最高度的情況。
BlueField-2 結合了 NVIDIA ConnectX-6 Dx 的強大功能，以及可程控的 Arm 核心與硬體卸載功能，可適用於軟體定義的儲存空間、網路、安全性和管理工作。 NVIDIA 聚合加速器將網路密集、GPU 加速工作負載的資料中心效率與安全性提高至全新境界。 每個人工智慧與高效能運算應用都能受益於加速，但並非所有應用都需要使用 GPU 的完整效能。 多執行個體 GPU 是 A100和 A30 GPU 支援的功能，可讓工作負載共用 GPU。 MIG 讓每個 GPU 能分隔成多個 GPU 執行個體，各自在硬體中完全獨立且受保護，且具備個別的高頻寬記憶體、快取和運算核心。 現在不論大小，開發人員可為所有應用提供突破性加速，並獲得服務品質保障。
NVIDIA Ampere 架構可透過可靠的身份驗證和強化的回滾保護提來防止惡意軟體攻擊，以確保啟動安全機制，並防止營運損失和加速工作負載。 可調整基底位址暫存器 是一項進階 PCI Express 功能，能讓 CPU 即刻使用整個 GPU 畫面緩衝，進而改善許多遊戲的效能。 4 – 建議規格是以採用 Intel Core i K 處理器的 PC 為依據。 更新率最高達 360 Hz，還有 HDR 與其他功能，給您流暢且無撕裂的遊戲畫面。 NVIDIA G-SYNC 遊戲顯示器是遊戲迷的終極必備設備。
- 多執行個體 GPU 是 A100和 A30 GPU 支援的功能，可讓工作負載共用 GPU。
- 透過人工智慧和高效能運算解決全球最重要的科學、工業與商業難題。
- 專為彈性運算時代打造的 NVIDIA Ampere 架構將能解決所有難題，為各種規模需求提供無與倫比的加速效能。
- NVIDIA Ampere 架構以 540 億個電晶體打造，是有史以來最大的 7 奈米 晶片，包含六項關鍵的突破性創新。
- 我們與開發人員合作微調這些驅動程式，並以數千個硬體配置進行多種不同的測試，以期發揮最高效能和可靠性；您只要按一下就能將遊戲設定最佳化，並享有最新的 NVIDIA 技術。
- 現在不論大小，開發人員可為所有應用提供突破性加速，並獲得服務品質保障。
- A2 提供在低耗能環境中執行的小尺寸規格，從 60W 或低至 40W 的散熱設計功耗 皆有，對於任何伺服器都是理想選擇。
IT 管理人員可為最佳利用率提供規模適中的 GPU 加速，並將橫跨實體與虛擬環境的存取權限擴展給每個使用者和應用。 TF32 與 FP32 運作方式相同，無需更改任何程式碼即可將人工智慧速度提升至最高 20 倍。 透過 NVIDIA 自動混合精度，研究人員只要多加幾行程式碼，就可以利用自動混合精度和 FP16 將效能提升 2 倍。 而 NVIDIA Ampere 架構 Tensor 核心 GPU 中的 Tensor 核心透過支援 bfloat16、INT8 與 INT4，能為人工智慧訓練和推論創造極致多元的加速器。 A100 和 A30 GPU 不只將強大的 Tensor 核心導入高效能運算，也支援完整矩陣運算、通過 IEEE 認證，並使用 FP64 精度。
光線追蹤可模擬光線在現實世界中的行為，創造出最真實且身歷其境般的繪圖效果，給玩家和創作者最暢快的體驗。 GeForce RTX 30 系列搭載第二代 RT 核心，可提供極致的光線追蹤效能。 現代人工智慧網路相當龐大且越來越大，有數百萬、甚至數十億個參數。 nvampere 精準預測與推論不需要用到所有參數，而有些參數可以轉換為零，以確保模型變「稀疏」的同時不會犧牲準確性。 Tensor 核心最高可以將稀疏模型的效能提高 2 倍。 將模型稀疏化對於人工智慧推論有益，同時也能改善模型訓練效能。
