Najlepsze laptopy dla Inżynierowie AI / ML w Polsce, Apple · Strona 11
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: Apple or Framework or Microsoft or MSI
-
#101Obiektywny profilWaga1.27 kgBateria9.0 hrWyświetlacz13.5" 2256x1504RAM8 GBDysk256 GBSkładowe SelvaScore
-
56
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
49
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
-
60
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
26
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
56
-
#102Obiektywny profilWaga1.86 kgBateria5.0 hrWyświetlacz15.6" 1920x1080RAM8 GBDysk512 GBSkładowe SelvaScore
-
44
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
58
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
-
46
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
39
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
44
-
#103Obiektywny profilWaga1.86 kgBateria5.0 hrWyświetlacz15.6" 1920x1080RAM16 GBDysk512 GBSkładowe SelvaScore
-
44
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
59
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
42
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
39
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
34
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
44
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
39
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
44
-
#104Obiektywny profilWaga1.13 kgBateria10.0 hrWyświetlacz12.45" 1536x1024RAM8 GBDysk256 GBSkładowe SelvaScore
-
56
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
45
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
25
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
49
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
34
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
32
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
26
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
56
-
#105Obiektywny profilWaga–Bateria10.0 hrWyświetlacz14.0" 1920x1200RAM16 GBDysk512 GBSkładowe SelvaScore
-
35
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
49
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
42
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
67
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
58
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
48
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
39
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
35
-
#106Obiektywny profilWaga1.38 kgBateria12.0 hrWyświetlacz15.0" 2496x1664RAM8 GBDysk512 GBSkładowe SelvaScore
-
35
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
50
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
25
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
56
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
58
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
43
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
39
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
35





