Melhores notebooks para Engenheiros de IA / ML em Brasil, Acer, Até R$ 3.000
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: Até R$ 3.000 · Acer or Framework or Microsoft
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#1CampeãoPerfil objetivoPeso1.81 kgBateria8.0 hrDisplay15.6" 1920x1080RAM8 GBArmazenamento512 GBDetalhamento do SelvaScore
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56
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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33
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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25
Memória RAM Capacidade de RAM
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49
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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36
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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39
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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56
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#2Vice-campeãoPerfil objetivoPeso1.90 kgBateria8.0 hrDisplay15.6" 1920x1080RAM8 GBArmazenamento128 GBDetalhamento do SelvaScore
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56
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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24
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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25
Memória RAM Capacidade de RAM
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39
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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43
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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43
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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23
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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26
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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56
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#3DestaquePerfil objetivoPeso1.73 kgBateria9.0 hrDisplay15.6" 1920x1080RAM8 GBArmazenamento128 GBDetalhamento do SelvaScore
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35
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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34
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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25
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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43
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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37
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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26
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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35
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#4Perfil objetivoPeso1.73 kgBateria9.0 hrDisplay15.6" 1920x1080RAM8 GBArmazenamento128 GBDetalhamento do SelvaScore
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35
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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33
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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25
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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43
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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34
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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26
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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#5Perfil objetivoPeso1.76 kgBateria6.0 hrDisplay15.6" 1920x1080RAM8 GBArmazenamento256 GBDetalhamento do SelvaScore
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Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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41
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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25
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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40
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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26
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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