Najlepsze laptopy dla Inżynierowie AI / ML w Polsce, 17 cali, HP, Do 2 000 zł
Co oznacza laptop w kategorii AI / ML: laptop dostrojony do eksperymentów z uczeniem maszynowym, użyteczna ilość VRAM-u do treningu i fine-tuningu, szybki procesor do przygotowania danych, dużo pamięci RAM, stabilne chłodzenie, by model nie zwalniał w połowie treningu. Typowe zastosowanie: trenowanie i dostrajanie modeli, notatniki uruchamiane na lokalnym GPU, prototypowanie przed wysłaniem do chmury, praca z PyTorch i CUDA. Pasuje do inżynierów ML, badaczy AI, data scientistów w rolach mocno związanych z ML, zespołów applied science i studentów programów ML.
Istotne także dla: machine learning laptops · AI laptops · CUDA · GPU compute · training rigs
Wyświetlane: 17 cali · Do 2 000 zł · HP or Framework or Microsoft
-
#1ZwycięzcaObiektywny profilWaga–Bateria8.0 hrWyświetlacz17.3" 1600x900RAM8 GBDysk512 GBSkładowe SelvaScore
-
56
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
36
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
25
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
39
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
58
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
36
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
39
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
56
-
#2Drugie miejsceObiektywny profilWaga2.08 kgBateria8.0 hrWyświetlacz17.3" 1920x1080RAM8 GBDysk512 GBSkładowe SelvaScore
-
56
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
36
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
25
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
67
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
34
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
36
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
39
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
56
-
#3PolecanyObiektywny profilWaga2.09 kgBateria7.0 hrWyświetlacz17.3" 1920x1080RAM8 GBDysk256 GBSkładowe SelvaScore
-
35
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
34
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
25
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
39
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
58
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
36
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
26
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
35
-
#4Obiektywny profilWaga2.09 kgBateria9.0 hrWyświetlacz17.3" 1920x1080RAM8 GBDysk256 GBSkładowe SelvaScore
-
35
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
38
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
25
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
39
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
58
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
36
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
26
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
35
-
#5Obiektywny profilWaga2.17 kgBateria6.0 hrWyświetlacz17.3" 1600x900RAM8 GBDysk256 GBSkładowe SelvaScore
-
35
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
35
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
25
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
39
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
19
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
25
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
26
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
35




