Melhores notebooks para Engenheiros de IA / ML em Brasil, Framework · Página 3
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: Framework or Microsoft or MSI
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#21Perfil objetivoPeso2.70 kgBateria5.0 hrDisplay16.0" 1920x1200RAM16 GBArmazenamento512 GBDetalhamento do SelvaScore
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72
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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73
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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42
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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62
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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70
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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39
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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72
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#22Perfil objetivoPeso3.10 kgBateria4.0 hrDisplay18.0" 2560x1600RAM64 GBArmazenamento4 TBDetalhamento do SelvaScore
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56
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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73
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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70
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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76
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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79
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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56
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#23Perfil objetivoPeso3.10 kgBateria5.0 hrDisplay18.0" 2560x1600RAM64 GBArmazenamento2 TBDetalhamento do SelvaScore
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56
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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73
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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70
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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76
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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#24Perfil objetivoPeso1.60 kgBateria6.0 hrDisplay16.0" 2560x1600RAM32 GBArmazenamento4 TBDetalhamento do SelvaScore
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72
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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73
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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56
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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80
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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68
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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79
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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72
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#25Perfil objetivoPeso2.70 kgBateria6.0 hrDisplay16.0" 1920x1200RAM32 GBArmazenamento1 TBDetalhamento do SelvaScore
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72
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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73
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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58
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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70
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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70
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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52
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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72
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#26Perfil objetivoPeso3.10 kgBateria5.0 hrDisplay18.0" 2560x1600RAM64 GBArmazenamento2 TBDetalhamento do SelvaScore
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56
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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73
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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70
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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76
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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#27Perfil objetivoPeso2.90 kgBateria6.0 hrDisplay18.0" 2560x1600RAM64 GBArmazenamento2 TBDetalhamento do SelvaScore
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72
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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78
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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58
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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63
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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66
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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72
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#28Perfil objetivoPeso2.70 kgBateria5.0 hrDisplay16.0" 2560x1600RAM32 GBArmazenamento1 TBDetalhamento do SelvaScore
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72
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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73
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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58
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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43
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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71
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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52
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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72
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#29Perfil objetivoPeso2.10 kgBateria6.0 hrDisplay16.0" 2560x1600RAM32 GBArmazenamento2 TBDetalhamento do SelvaScore
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72
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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55
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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56
Memória RAM Capacidade de RAM
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73
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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45
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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80
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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65
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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66
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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72
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#30Perfil objetivoPeso2.40 kgBateria5.0 hrDisplay15.6" 2560x1440RAM64 GBArmazenamento2 TBDetalhamento do SelvaScore
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56
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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73
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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64
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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66
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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56









