Melhores notebooks para Engenheiros de IA / ML em Brasil, 17 polegadas, Framework
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: 17 polegadas · Framework or Microsoft or MSI
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#1CampeãoPerfil objetivoPeso2.40 kgBateria5.0 hrDisplay17.3" 1920x1080RAM64 GBArmazenamento2 TBDetalhamento do SelvaScore
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56
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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66
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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70
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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43
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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60
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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66
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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56
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#2Vice-campeãoPerfil objetivoPeso4.49 kgBateria4.0 hrDisplay17.3" 1920x1080RAM16 GBArmazenamento1 TBDetalhamento do SelvaScore
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56
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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62
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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42
Memória RAM Capacidade de RAM
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48
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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45
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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43
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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60
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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52
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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56
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#3DestaquePerfil objetivoPeso2.45 kgBateria6.0 hrDisplay17.3" 1920x1080RAM16 GBArmazenamento512 GBDetalhamento do SelvaScore
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45
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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60
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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42
Memória RAM Capacidade de RAM
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39
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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45
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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43
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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92
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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39
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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45
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#4Perfil objetivoPeso3.90 kgBateria2.5 hrDisplay17.3" 1920x1080RAM32 GBArmazenamento1 TBDetalhamento do SelvaScore
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56
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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60
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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56
Memória RAM Capacidade de RAM
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39
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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34
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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43
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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33
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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61
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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56
