Najlepsze laptopy dla Inżynierowie AI / ML w Polsce, HP · Strona 35
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: HP or Framework
-
#341Obiektywny profilWaga1.81 kgBateria9.0 hrWyświetlacz14.0" 1366x768RAM8 GBDysk128 GBSkładowe SelvaScore
-
35
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
34
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
25
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
39
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
43
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
28
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
26
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
35
-
#342Obiektywny profilWaga2.47 kgBateria4.5 hrWyświetlacz17.3" 1920x1080RAM12 GBDysk1 TBSkładowe SelvaScore
-
35
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
34
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
32
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
39
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
13
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
33
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
52
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
35
-
#343Obiektywny profilWaga2.21 kgBateria8.0 hrWyświetlacz14.0" 1366x768RAM16 GBDysk128 GBSkładowe SelvaScore
-
35
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
26
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
42
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
48
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
17
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
16
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
26
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
35
-
#344Obiektywny profilWaga2.27 kgBateria6.7 hrWyświetlacz14.0" 1366x768RAM4 GBDysk128 GBSkładowe SelvaScore
-
35
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
27
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
25
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
39
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
43
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
24
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
26
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
35
-
#345Obiektywny profilWaga1.47 kgBateria12.0 hrWyświetlacz14.0" 1366x768RAM4 GBDysk128 GBSkładowe SelvaScore
-
35
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
20
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
25
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
39
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
43
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
23
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
26
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
35
-
#346Obiektywny profilWaga1.47 kgBateria11.0 hrWyświetlacz14.0" 1366x768RAM16 GBDysk64 GBSkładowe SelvaScore
-
35
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
26
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
42
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
12
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
13
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
11
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
26
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
35
-
#347Obiektywny profilWaga1.47 kgBateria10.0 hrWyświetlacz14.0" 1366x768RAM8 GBDysk64 GBSkładowe SelvaScore
-
35
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
16
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
25
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
39
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
43
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
23
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
26
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
35






