材質空間著色：物件/材質空間著色可提高像素著色繁重的工作負載效能，如景深和動態模糊。 材質空間著色對於像素著色繁重的 VR 工作負載，重複使用預先著色材質像素，以提高吞吐量，增加 逼真程度。 Turing GPU 架構實現了自 NVIDIA 在 2001 年發明可程式化著色器以來，電腦即時繪圖成像最大的躍進 。 新的硬體光線追蹤技術讓 GPU 首次實現即時產生電影品質般逼真的物件和環境，包括精確的物理陰影，反射，和折射。 即時光線追蹤引擎與 NVIDIA OptiX，Microsoft nvidiaquadrot2000 DXR，和 Vulkan API 配合，提供遠超出傳統成像技術所能達到的真實程度。 RT 核心使用通過像素投射少量光線來加速邊界體積層次 遍歷和光線投射功能。
同步多重投影 引擎比上一代的投影中心加倍，可執行多達兩倍的幾何成像工作負載。 新的開放式業界標準連接性，適用於下一代 VR 頭盔，提供四個高速 HBR3 DisplayPort 通道，USB3.1 資料通道和高達 27 瓦的供電。 USB-C 的備用模式針對延遲和頻寬需求進行最佳化，以提供更高的顯示解析度，並採用高頻寬相機，在 VR 頭盔上用於追蹤和擴增實境 。 用 NVLink 連接兩張 Quadro RTX 5000 將有效可用記憶體加倍，並可利用高達 25GB/s (雙向) 的 GPU 對 GPU 資料傳輸率將應用程式效能擴張 ，總頻寬可達 50 GB/s。 Quadro RTX 5000 提供比前一代增加 50% 的記憶體頻寬。
nvidiaquadrot2000: 支援平台
每個框頁鎖連接器都設計有自動鎖定保持機制，以確保與框頁鎖定排線的連接，提供強大的連接性和最高的生產力。 nvidiaquadrot2000 上述商品規格僅供參考，實際規格以實物為準，麗臺科技保留修改之權利。 上市商品將視各區市場狀況而異，請與您的供應商確認實際出貨產品。
新的混合精度核心為了深度學習矩陣運算而設計，訓練時可提供前一代 8 倍的 TFLOPS。 Quadro RTX 5000 利用 384 個Tensor核心，每個Tensor核心每個時脈可執行 64 個浮點融合乘加 運算，每個 SM 每個時脈可執行總共 1024 個獨立的浮點運算。 除了支援 FP16/FP32 矩陣運算，新的Tensor核心針對矩陣運算增加了 INT8 (每個時脈 2048 個整數運算) 和實驗性的 INT4 和 INT1 精度模式。 資料中心可利用全新的最大效率模式，在現有的功率分配中，達到每機架提高 40% 的運算容量。 在此模式中，Tesla V100 會以尖峰處理效率運行，以減半功耗提供高達 80% 的效能。
nvidiaquadrot2000: 顯示特性
使用高達 64X FSAA (SLI 模式下 128倍) 大幅降低視覺混疊偽像或「鋸齒」以獲得優秀的影像品質和極為逼真的場景。 用高速互連方式連接兩個 GPU，將記憶體容量擴展到 32 GB，並以 50 GB/s 的資料傳輸率提供更高效能。 GPUDirect nvidiaquadrot2000 for Video 經由避免不必要的系統記憶體資料複製和 CPU 負擔來加速 GPU 和影像 I/O 裝置間的溝通。 配備 16GB 超高速 GDDR6 記憶體，可儲存龐大的資料集 – 複雜的產品的設計，建築模擬，媒體素材等。
讓 NVIDIA Quadro RTX 5000 打破所有可能性的界限。 它建立在 NVIDIA Turing 架構和 NVIDIA RTX 平台，融合了光線追蹤，深度學習，和高級著色，加強了下一代的工作流程。 創意和技術專業人士可以更快的做出更明智的決策，輕鬆應對嚴苛的設計和可視化工作流程。 原生執行標準程式語言如 C/C++ nvidiaquadrot2000 和 Fortran，以及 API 如 OpenCL，OpenACC 和 Direct Compute，以加速光線追蹤，影片和影像處理，以及流體力學計算等技術。 可一次產生四個獨立畫面，大幅降低繪圖管線工作負載並提高真實感。
nvidiaquadrot2000: 專業顯示功能
新的 RT 核心和Tensor核心為數百萬設計和創意專業人士帶來即時光線追蹤和人工智慧加強工作流程的強大功能。 RTX nvidiaquadrot2000 5000 結合了 NVIDIA NVLink 技術，可擴展繪圖記憶體和效能以驅動最嚴苛的成像，人工智慧，和視覺計算工作負載。 全新的 VirtualLink 提供與下一代高解析度 VR 頭戴式顯示器的連接，讓您在最難以抗拒的虛擬環境中查看您的作品。 網格著色：基於運算的幾何管線，以加速幾何複雜模型和場景的幾何處理和剔除。 網格著色對於受限於幾何能力的工作負載提供高達兩倍的效能提升。 可變速率著色 ：根據場景內容，注視方向，和動作來改變著色速率，以提高成像效率。
深度學習框架例如 Caffe2, MXNet, CNTK, TensorFlow 等可以大幅加快訓練時間並提高多節點訓練效能。 GPU 加速函式庫如 cuDNN, cuBLAS, 和 TensorRT 為深度學習推理和高速計算 應用程式提供更高的效能。 兩個專屬的 H.264 和 HEVC 編碼引擎以及獨立於 3D/運算管線之外的解碼引擎可提供比即時更快的轉檔，影片編輯，和其他編碼應用程式效能。 允許應用程式在更高溫下停留在加速時脈狀態更久，才會再降到第二溫度設定的基本時脈。 在單一系統的 8 個 GPU 中同步最多 32 個顯示器的顯示和畫面輸出 (透過兩張 Sync II 介面卡連接)，減少建立高階影像可視化環境所需的機器數量。 NVIDIA Turing 配備用於光線追蹤的全新 RT 核心，用於人工智慧的 384 個Tensor核心，以及用於平行運算的 3072 個 CUDA 核心，是世界上最先進的繪圖處理器。
結合共享記憶體和 L1 快取以大幅提高效能，並簡化程式和減少所需的調整來得到最佳的應用程式效能。 每組 SM 包含 96 KB L1/共享記憶體，可根據運算或繪圖工作負載，配置各種容量。 對於運算工作，最多可分配 64 KB 到 L1 快取和共享記憶體，而繪圖工作負載最多可分配 48 KB 到共享記憶體；32 KB L1 和 16 KB 材質單元。 將桌面和應用程式從單一工作站擴展到最多 4 個 GPU 和 16 個顯示器，同時提供完整的效能和影像品質。 16 位元浮點精度運算，可將吞吐量加倍並降低儲存需求，實現更大型神經網絡的訓練和部署。 Turing SM 具備獨立的平行整數和浮點資料路徑，對於運算和位址計算混合的工作負載更有效率。
