สำหรับ GeForce RTX 30 Series GPUs เข้ามาทำให้โน้ตบุ๊กเร็วที่สุดในโลก โดยนักเรียนนักศึกษาจะสามารถเพลิดเพลิกับเกมล่าสุดในรูปแบบที่โน้ตบุ๊กทั่วไปไม่สามารถแข่งขันได้ ในขณะเดียวกันยังมอบประสิทธิภาพการเล่นเกมด้วยกราฟิกที่สวยและสมจริงที่สุด มาพร้อม AI ที่ช่วยลดความหน่วงของระบบต่ำสุด พร้อมบรอดแคสต์การเล่นเกมที่ไม่สะดุดและภาพไม่เกิดการกระตุกอีกด้วย

ทางด้านประสิทธิภาพการเล่นเกม RTX ON (Ray Tracing & DLSS) ที่พร้อมใช้งาน สำหรับโน้ตบุ๊กทั่วไปจะไม่มีความสามารถดังกล่าวเหมือนกราฟิกจาก NVIDIA จะสนับสนุนให้ได้  กราฟิกที่อยู่ใน Intel Core i7 เทียบกับกราฟิก GeForce 3060 (60W/TGP) เฟรมเฉลี่ยต่อวินาทีที่ 1080p (Full HD) การตั้งค่าคุณภาพสูง, High Ray Tracing, โหมดคุณภาพ DLSS การตั้งค่า Fortnite: 1080p, Epic Preset, DLSS Balanced, RT On: RT Shadows On, Reflections/AO Medium, GI Low 

ขุมพลังและประสิทธิภาพ ที่ขับเคลื่อนโดย NVIDIA Max-Q Technologies

นอกจากนี้ยังสามารถสร้างสรรค์จิตนาการที่รวดเร็ว โดยสามารถเติมพลังความคิดสร้างสรรค์ทั้งในและนอกห้องเรียนด้วย แพลตฟอร์ม NVIDIA Studio ที่มีแอปพลิเคชั่นเร่งความเร็ว เทคโนโลยีไดรเวอร์ และเครื่องมือพิเศษเฉพาะ เช่น Omniverse, Canvasและ NVIDIA Broadcast โน้ตบุ๊ก NVIDIA RTX มาพร้อมกับฮาร์ดแวร์เฉพาะเพื่อการออกแบบ 3D, ภาพถ่าย, การตัดต่อวิดีโอ และด้วยเทคโนโลยี AI คุณสามารถใช้เอฟเฟกต์ขั้นสูงด้วยการคลิกง่าย ๆ ดังนั้นไม่ว่าจะแก้ไขวิดีโอ  สตรีมมิ่ง เล่นเกม จากรายงานด้านประสิทธิภาพ NVIDIA Studio จะช่วยสร้างสรรค์งานทุกงานที่คุณทำ

สำหรับฮาร์ดแวร์ที่ทดสอบบนโน้ตบุ๊ก NVIDIA Studio ที่มีกราฟิก GeForce RTX 3060 และ Intel Core i7 12th Gen , และ MacBook Pro 16” พร้อม M1 Pro และซอฟต์แวร์ที่ Blender 3.1 เกณฑ์มาตรฐาน Open Data พร้อมเครื่องมือแสดงผล OptiX และ Metal (ตามลำดับ) การทดสอบการ Export ไฟล์ Adobe Premiere Pro ผ่าน Adobe Media Encoder 14.3.2 โดยใช้ลำดับ 4K ต่างๆ ร่วมกับชุดค่าผสมทั่วไป เอฟเฟกต์ ประสิทธิภาพของ Adobe Photoshop 23.1.1 ใช้เอฟเฟกต์ขั้นสูงกับรูปภาพ RAW ที่ความละเอียดต่างๆ 

ทั้งนี้โน้ตบุ๊กที่ใช้กราฟิก GeForce สามารถเร่งความเร็วแอปพลิเคชั่นชั้นนำที่ใช้งานในด้านวิศวกรรม วิทยาการคอมพิวเตอร์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และเศรษฐศาสตร์ สิ่งนี้แปลเป็นการเรนเดอร์แบบเรียลไทม์เชิงโต้ตอบสำหรับการออกแบบและการจำลองส่วนประกอบที่ซับซ้อน การประมวลผลภาพและสัญญาณที่เร็วขึ้น และความสามารถในการพัฒนาแบบจำลอง AI และวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้น ด้วยการเร่งความเร็วจาก GPU นักเรียนในหลักสูตร STEM สามารถทำงานได้เร็วขึ้นและใช้เวลาในการเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ ได้มากขึ้นและใช้เวลารอคอยที่น้อยลง