Najlepsze laptopy dla Inżynierowie AI / ML w Polsce, ASUS, 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: Do 2 000 zł · ASUS or Framework or Microsoft
-
#1ZwycięzcaObiektywny profilWaga2.15 kgBateria8.0 hrWyświetlacz14.0" 1920x1080RAM8 GBDysk256 GBSkładowe SelvaScore
-
56
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
45
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
25
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
39
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
34
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
33
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
26
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
56
-
#2Drugie miejsceObiektywny profilWaga2.15 kgBateria6.7 hrWyświetlacz15.6" 1920x1080RAM8 GBDysk128 GBSkładowe SelvaScore
-
56
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
33
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
-
34
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
26
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
56
-
#3PolecanyObiektywny profilWaga1.30 kgBateria8.0 hrWyświetlacz14.0" 1920x1080RAM4 GBDysk512 GBSkładowe SelvaScore
-
56
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
-
39
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
56
-
#4Obiektywny profilWaga1.36 kgBateria7.0 hrWyświetlacz14.0" 1920x1080RAM8 GBDysk128 GBSkładowe SelvaScore
-
35
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
32
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
-
42
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
26
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
35
-
#5Obiektywny profilWaga1.59 kgBateria8.0 hrWyświetlacz15.6" 1920x1080RAM4 GBDysk128 GBSkładowe SelvaScore
-
56
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
10
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
-
21
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
26
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
56
-
#6Obiektywny profilWaga1.57 kgBateria7.0 hrWyświetlacz15.6" 1920x1080RAM4 GBDysk64 GBSkładowe SelvaScore
-
56
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
-
21
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
26
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
56
-
#7Obiektywny profilWaga1.57 kgBateria8.0 hrWyświetlacz15.6" 1920x1080RAM4 GBDysk128 GBSkładowe SelvaScore
-
35
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
10
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
25
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
19
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






