對許多離家準備入住宿舍的大學新鮮人而言，往往也是添購人生第一台屬於自己的筆電的時候，或者是雖然親人在入學時幫忙挑選了一台筆電，卻發現不敷實際課業使用需要添購新機；對於理工科學生而言，挑選一款合乎課程以及娛樂、又可滿足大學四年學業的筆電又更顯重要， NVIDIA 則以實際數據為證，建議理工科學生挑選搭載 NVIDIA GeForce RTX GPU 的筆電。
▲精打細算的選擇一台能陪伴大學四年學習娛樂的筆電至關重要，貪小便宜或是重資購買與使用情境的筆電都不是明智的選擇
▲以往獨顯筆電多給人沉重不易攜帶的刻板印象，但近年也有不少輕盈且價格平易近人的 GeForce RTX 筆電出現
雖然近年筆記型電腦的內建顯示也相當出色，能滿足一些電競遊戲的基本需求，不過若對於想體驗更完整的遊戲視覺效果，或是希望在 FPS 遊戲中成為百發百中的神射手，內建顯示顯然是難以擔當大任的，故具備獨立顯示卡又更為重要，而 NVIDIA GeForce RTX 系列 GPU 不僅具備出色的效能，同時更有 AI 加持的 DLSS 技術，更不用說與遊戲工作室、遊戲引擎深度合作所帶來的最佳化效果。
▲白色部分是僅使用到 CPU 的專業軟體，而綠色則是能夠以 GeForce RTX GPU 加速的專業軟體
當然遊戲只是學涯當中的休閒娛樂，能夠在學習課程發揮作用更是 NVIDIA GeForce RTX GPU 的拿手好戲； NVIDIA GeForce RTX GPU 不僅具備出色的基礎圖形性能，同時還具備 AI 加速技術，借助 NVIDIA 長期與專業軟體廠商的合作，更將如 CUDA 技術、 AI 加速技術與專業軟體結合，從工程相關的 3D 設計，以及資工、資料科學、社會學所需的 AI 與機器學習的數據分析等， NVIDIA 的 GeForce RTX GPU 幾乎能為這些領域所需的專業軟體進行加速。
▲ GeForce RTX GPU 能為專業軟體帶來顯著的加速效果
▲ GeForce RTX 也能為 AI 訓練帶來立竿見影的效果
▲許多專業應用需仰賴獨立 GPU 執行，有些專業軟體則還未提供 MacOS 環境下的使用
當然口頭敘述是一回事，實際應用與數據更能說服人， NVIDIA 也提出與處理器內顯在執行專業軟體的效率差異；以 SolidWorks 為例，縱使是入門級的 GeForce RTX 3050 ，也能比起內顯高出 4 倍的效益，而 MATLAB 則依照 GPU 不同可提升 4 到 8 倍，其中 Enscape 則須仰賴獨立 GPU 、無法以內建顯示執行；另外在專業的 AI 訓練，亦皆可藉由 CUDA 技術加速流程，能將原本需費時十數分鐘的學習流程縮減至一分多鐘；在各領域常用的軟體當中， NVIDIA GeForce RTX GPU 除了少數存 CPU 執行的軟體以外，皆可發揮加速效果。
▲借助 Windows 11 的 Linux 子系統，不再需要為了課業安裝複雜的雙系統
此外，以往如 AI 、機器學習等應用多建立在 Linux 環境，不過除了 NVIDIA 積極將許多的相關開發提供 Windows 環境版本外，微軟新一代的 Windows 11 也具備 Sub-System for Linux 功能，使得學生不必為了課程軟體所需安裝複雜的雙系統，也大大降低使用專業軟體的複雜度。
▲ NVIDIA Broadcast 可提供直播影像與收音的強化
更重要的是， NVIDIA 還將 GeForce RTX 的 Tensor Core 的 AI 功能活用在廣播應用，只要是使用搭載 GeForce RTX 的筆電或是桌機，皆可透過 MVIDIA Broadcast 技術提供視訊會議與直播的增強效果，其中包括不須外接高階麥克風的 AI 收音降噪，還有能把雜亂背景消除的背景模糊技術，無論是與教授、小組成員討論課業，或是下課之餘當個開心的遊戲直播主，都能利用 NVDIA Broadcast 帶來增強的影像與收音效果。
▲ NVIDIA 也簡單歸納了三種層級的機型
NVIDIA 也依照使用情境歸納了三種不同層級的產品，其中對於工程學系的學生 NVIDIA 認為採用 Intel Core i5 或是 AMD Ryzen 5 等級 CPU 搭配 RTX 3050 系列 GPU 能夠滿足基本需求，如果是不需使用資料科學程式的工科學生，則採用 Intel Core i5H 或是 AMD Ryzen 5H 的性能版 CPU 搭配 RTX 3060 是比較主流的規格，但若有高效能的需求，當然還是會建議攻頂 Intel Core i7H 或是 AMD Ryzen 7H 以上的 CPU ，搭配 RTX 3070 、 RTX 3080 以上 GPU 。
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