Melhores notebooks para Engenheiros de IA / ML em Brasil, 14 polegadas, Apple
O que significa um notebook AI / ML: um notebook ajustado para experimentação em aprendizado de máquina, com VRAM de GPU utilizável para treinar e fazer fine-tuning, CPU rápida para preparação de dados, muita RAM e desempenho térmico sustentado para que um modelo não sofra throttling no meio do treino. Uso típico: treinamento e fine-tuning de modelos, notebooks Jupyter rodando em uma GPU local, prototipagem antes de subir para a nuvem, trabalho com PyTorch e CUDA. Serve para engenheiros de ML, pesquisadores de IA, cientistas de dados em funções pesadas de ML, equipes de ciência aplicada e estudantes de programas de ML.
Também relevante para: machine learning laptops · AI laptops · CUDA · GPU compute · training rigs
Exibindo: 14 polegadas · Apple or Framework
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#1CampeãoPerfil objetivoPeso1.63 kgBateria15.0 hrDisplay14.2"RAM32 GBArmazenamento2 TBDetalhamento do SelvaScore
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86
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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69
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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56
Memória RAM Capacidade de RAM
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56
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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43
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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63
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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92
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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66
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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86
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#2Vice-campeãoPerfil objetivoPeso1.60 kgBateria18.0 hrDisplay14.2" 3024x1964RAM24 GBArmazenamento2 TBDetalhamento do SelvaScore
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86
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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63
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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49
Memória RAM Capacidade de RAM
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73
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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58
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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63
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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85
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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66
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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86
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#3DestaquePerfil objetivoPeso1.63 kgBateria15.0 hrDisplay14.2"RAM32 GBArmazenamento1 TBDetalhamento do SelvaScore
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86
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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64
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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56
Memória RAM Capacidade de RAM
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67
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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58
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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60
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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58
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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52
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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86
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#4Perfil objetivoPeso1.60 kgBateria17.5 hrDisplay14.2" 3024x1964RAM24 GBArmazenamento512 GBDetalhamento do SelvaScore
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86
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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62
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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49
Memória RAM Capacidade de RAM
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56
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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58
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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63
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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64
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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39
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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86
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#5Perfil objetivoPeso1.60 kgBateria16.0 hrDisplay14.2" 3024x1964RAM24 GBArmazenamento512 GBDetalhamento do SelvaScore
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82
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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59
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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49
Memória RAM Capacidade de RAM
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73
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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58
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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63
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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64
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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39
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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82
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#6Perfil objetivoPeso1.55 kgBateria16.7 hrDisplay14.2" 3024x1964RAM24 GBArmazenamento1 TBDetalhamento do SelvaScore
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82
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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58
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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49
Memória RAM Capacidade de RAM
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73
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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58
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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63
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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59
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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52
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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82
