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  • Tarjeta Gráfica Lenovo GeForce RTX 5080 16GB GDDR7 Reflex 2 RTX AI DLSS4
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Tarjeta Gráfica Lenovo GeForce RTX 5080 16GB GDDR7 Reflex 2 RTX AI DLSS4

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P/N: 4X61U02755 | Artikelnummer: 10986544
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  • 16GB GDDR7 Speicher für Ultra-Performance
  • Aktive Kühlung mit drei Lüftern für Stabilität
  • VR Ready und unterstützt bis zu 4 Monitore
  • DirectX 12 Ultimate und DLSS4-tecnología
  • Maximale Auflösung von 7680 x 4320 Pixel
  • Benötigt 850W Netzteil für Volllastbetrieb
Zusammenfassend mit
Zusammenfassung generiert durch KI, die alle Produktmerkmale sammelt.
Über das Produkt

Entfesseln Sie höchste Grafikleistung mit der Lenovo GeForce RTX 5080 16GB GDDR7 – ideal für anspruchsvolle Gaming- und Kreativ-Szenarien.

Eigenschaften Lenovo GeForce RTX 5080 16GB GDDR7 Reflex 2 RTX AI DLSS4

Ultrapräzise Grafik für Profis und Enthusiasten: Die NVIDIA GeForce RTX 5080 GPU kombiniert mit 16 GB modernstem GDDR7-Speicher ermöglicht photorealistisches Raytracing, ultraschnelle Textur-Ladungen und nahtloses Multimonitor-Setting – optimiert für High-End Gaming, grafikintensive 3D-Anwendungen, Videoschnitt oder AI-basierte Workflows.

Kraftvolle Innovation für neue Maßstäbe: Dank PCI Express 5.0 Schnittstelle, DirectX 12 Ultimate und OpenGL 4.6 erzielen Sie kompromisslose Performance in aktuellen und kommenden Titeln. Reflex 2, RTX AI und DLSS4 maximieren Bildqualität und In-Game-Framerates, während NVIDIA G-SYNC und VR-Unterstützung für absolute Immersion und Stabilität sorgen.

Zuverlässige, effiziente Kühlung: Das aktive Kühlsystem mit drei Hochleistungsventilatoren garantiert niedrige Temperaturen auch unter Volllast und leises Arbeiten im Workflow – ideal für professionelle Studios oder Gaming-Rigs.

Smarte Konnektivität und Flexibilität: Bis zu vier Monitore bei maximal 8K Auflösung (7680 x 4320 px) via 1x HDMI 2.1 und 3x DisplayPort, Kompatibilität zu VR- und AI-gestützten Anwendungen machen die Karte zur ersten Wahl für Poweruser.

Rüsten Sie Ihr System gezielt auf, erleben Sie neue Dimensionen beim Gaming, Rendering oder bei komplexen Datenanalysen. Setzen Sie auf kompromisslose Technik der neuesten Generation und profitieren Sie von der Lenovo GeForce RTX 5080 16GB GDDR7 – jetzt Ihr Setup upgraden!

Technische Daten Lenovo GeForce RTX 5080 16GB GDDR7 Reflex 2 RTX AI DLSS4

SpezifikationDetails
GPUNVIDIA GeForce RTX 5080
Speicher16 GB GDDR7
Speicherinterface256 Bit
Speicherbandbreite960 GB/s
GPU-Takt (Boost)2,62 GHz
GPU-Takt (Basis)2,3 GHz
Maximale Auflösung7680 x 4320 Pixel
Monitor-Anschlüsse1x HDMI 2.1, 3x DisplayPort
Gleichzeitige Monitore4
DirectX Version12 Ultimate
OpenGL Version4.6
VR ReadyJa
HDCP-UnterstützungVersion 2.3
Aktive KühlungJa, 3 Lüfter
Leistungsbedarf360 W (min. Netzteil 850 W empfohlen)
SchnittstellePCI Express 5.0
FarbeSchwarz/Grau
Abmessungen336,4 x 138,2 x 74 mm
Gewicht1887 g (Verpackt: 3904 g)
Betriebstemperatur max.90 °C
KompatibilitätThinkStation P Series: P3 Tower Gen 2, P5, P7, P8

FAQs - Lenovo GeForce RTX 5080 16GB GDDR7 Reflex 2 RTX AI DLSS4

Welche Vorteile bietet GDDR7 VRAM für professionelle und Gaming-Anwendungen?

GDDR7 ermöglicht deutlich höhere Datenraten und geringere Latenzen als frühere Generationen. Das führt zu schnellerer Texturverarbeitung, reibungslosem 8K-Gaming und flüssigem Arbeiten auch mit riesigen Dateien in 3D-Renderings oder Videoschnitt.

Welche Stromversorgung benötigt die Lenovo GeForce RTX 5080?

Für den stabilen Betrieb wird ein Netzteil ab 850 W empfohlen. Die Karte beansprucht bis zu 360 W unter Volllast. Eine moderne, leistungsfähige PSU ist für anspruchsvolle Grafik-Setups unerlässlich.

Wie viele Monitore bzw. welche Ausgänge unterstützt diese Karte?

Bis zu vier Bildschirme können gleichzeitig angeschlossen werden: 1x HDMI 2.1 und 3x DisplayPort. Damit eignet sich die GPU für Multiscreen-Workstations, Streaming und professionelle Visualisierungsprojekte.

Ist die Karte für Virtual Reality und AI/Deep Learning geeignet?

Die RTX 5080 unterstützt alle gängigen VR-Brillen, bietet CUDA-, RTX AI- und DLSS4-Unterstützung und garantiert so beste Performance bei VR, Deep Learning und KI-basierten Workloads.

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