Najlepsze laptopy dla Studenci kierunków ścisłych w Polsce, 14 cali, Framework, Do 5 000 zł
Co oznacza laptop w kategorii STEM Student: laptop, który udźwignie studia inżynierskie, szybki procesor do kompilacji, dość pamięci RAM na symulacje lub maszynę wirtualną, zapas GPU na okazjonalne zadania z ML lub CUDA, a przy tym wystarczająco mobilny na codzienne życie na kampusie. Typowe zastosowanie: MATLAB, SolidWorks, AutoCAD, Python i notatniki Jupyter, kompilowanie C++ lub Rusta, sporadyczna praca z CUDA, nagrane wykłady. Pasuje do studentów inżynierii, informatyki, fizyki, matematyki i data science, od licencjatu po doktorat.
Istotne także dla: STEM laptops · engineering laptops · CS student laptops · MATLAB & simulation
Wyświetlane: 14 cali · Do 5 000 zł · Framework or MSI
-
#1ZwycięzcaObiektywny profilWaga–Bateria10.0 hrWyświetlacz14.0" 1920x1200RAM16 GBDysk512 GBSkładowe SelvaScore
-
48
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
42
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
68
Szybkość jednego rdzenia Wydajność jednowątkowa
-
58
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
67
Czas pracy na baterii Autonomia energetyczna
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
75
Waga Obciążenie grawitacyjne
-
39
Stabilność termiczna Odporność na throttling
-
48
-
#2Drugie miejsceObiektywny profilWaga1.50 kgBateria8.0 hrWyświetlacz14.0" 1920x1200RAM16 GBDysk512 GBSkładowe SelvaScore
-
52
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
42
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
42
Szybkość jednego rdzenia Wydajność jednowątkowa
-
43
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
55
Czas pracy na baterii Autonomia energetyczna
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
67
Waga Obciążenie grawitacyjne
-
39
Stabilność termiczna Odporność na throttling
-
52
-
#3PolecanyObiektywny profilWaga3.60 kgBateria9.0 hrWyświetlacz14.0" 2880x1800RAM32 GBDysk1 TBSkładowe SelvaScore
-
48
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
56
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
49
Szybkość jednego rdzenia Wydajność jednowątkowa
-
58
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
61
Czas pracy na baterii Autonomia energetyczna
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
22
Waga Obciążenie grawitacyjne
-
39
Stabilność termiczna Odporność na throttling
-
48


