对许多离家准备入住宿舍的大学新鲜人而言，往往也是添购人生第一台属於自己的笔电的时候，或者是虽然亲人在入学时帮忙挑选了一台笔电，却发现不敷实际课业使用需要添购新机；对於理工科学生而言，挑选一款合乎课程以及娱乐、又可满足大学四年学业的笔电又更显重要， NVIDIA 则以实际数据为证，建议理工科学生挑选搭载 NVIDIA GeForce RTX GPU 的笔电。
▲精打细算的选择一台能陪伴大学四年学习娱乐的笔电至关重要，贪小便宜或是重资购买与使用情境的笔电都不是明智的选择
▲以往独显笔电多给人沉重不易携带的刻板印象，但近年也有不少轻盈且价格平易近人的 GeForce RTX 笔电出现
虽然近年笔记型电脑的内建显示也相当出色，能满足一些电竞游戏的基本需求，不过若对於想体验更完整的游戏视觉效果，或是希望在 FPS 游戏中成为百发百中的神射手，内建显示显然是难以担当大任的，故具备独立显示卡又更为重要，而 NVIDIA GeForce RTX 系列 GPU 不仅具备出色的效能，同时更有 AI 加持的 DLSS 技术，更不用说与游戏工作室、游戏引擎深度合作所带来的最佳化效果。
▲白色部分是仅使用到 CPU 的专业软体，而绿色则是能够以 GeForce RTX GPU 加速的专业软体
当然游戏只是学涯当中的休闲娱乐，能够在学习课程发挥作用更是 NVIDIA GeForce RTX GPU 的拿手好戏； NVIDIA GeForce RTX GPU 不仅具备出色的基础图形性能，同时还具备 AI 加速技术，借助 NVIDIA 长期与专业软体厂商的合作，更将如 CUDA 技术、 AI 加速技术与专业软体结合，从工程相关的 3D 设计，以及资工、资料科学、社会学所需的 AI 与机器学习的数据分析等， NVIDIA 的 GeForce RTX GPU 几乎能为这些领域所需的专业软体进行加速。
▲ GeForce RTX GPU能为专业软体带来显着的加速效果
▲ GeForce RTX 也能为 AI 训练带来立竿见影的效果
▲许多专业应用需仰赖独立 GPU 执行，有些专业软体则还未提供 MacOS 环境下的使用
当然口头叙述是一回事，实际应用与数据更能说服人， NVIDIA 也提出与处理器内显在执行专业软体的效率差异；以 SolidWorks 为例，纵使是入门级的 GeForce RTX 3050 ，也能比起内显高出 4 倍的效益，而 MATLAB 则依照 GPU 不同可提升 4 到 8 倍，其中 Enscape 则须仰赖独立 GPU 、无法以内建显示执行；另外在专业的 AI 训练，亦皆可藉由 CUDA 技术加速流程，能将原本需费时十数分钟的学习流程缩减至一分多钟；在各领域常用的软体当中， NVIDIA GeForce RTX GPU 除了少数存 CPU 执行的软体以外，皆可发挥加速效果。
▲借助 Windows 11 的 Linux 子系统，不再需要为了课业安装复杂的双系统
此外，以往如 AI 、机器学习等应用多建立在 Linux 环境，不过除了 NVIDIA 积极将许多的相关开发提供 Windows 环境版本外，微软新一代的 Windows 11 也具备Sub-System for Linux 功能，使得学生不必为了课程软体所需安装复杂的双系统，也大大降低使用专业软体的复杂度。
▲ NVIDIA Broadcast 可提供直播影像与收音的强化
更重要的是， NVIDIA 还将 GeForce RTX 的 Tensor Core 的 AI 功能活用在广播应用，只要是使用搭载GeForce RTX 的笔电或是桌机，皆可透过 MVIDIA Broadcast 技术提供视讯会议与直播的增强效果，其中包括不须外接高阶麦克风的 AI 收音降噪，还有能把杂乱背景消除的背景模糊技术，无论是与教授、小组成员讨论课业，或是下课之余当个开心的游戏直播主，都能利用 NVDIA Broadcast 带来增强的影像与收音效果。
▲ NVIDIA 也简单归纳了三种层级的机型
NVIDIA 也依照使用情境归纳了三种不同层级的产品，其中对於工程学系的学生 NVIDIA 认为采用 Intel Core i5 或是 AMD Ryzen 5 等级 CPU 搭配 RTX 3050 系列 GPU 能够满足基本需求，如果是不需使用资料科学程式的工科学生，则采用 Intel Core i5H 或是 AMDRyzen 5H 的性能版 CPU 搭配 RTX 3060 是比较主流的规格，但若有高效能的需求，当然还是会建议攻顶Intel Core i7H 或是 AMD Ryzen 7H 以上的 CPU ，搭配 RTX 3070 、 RTX 3080 以上 GPU 。