Lambda est un fournisseur d'infrastructure d'apprentissage en profondeur, ou d'apprentissage en profondeur. Cette firme s'est associée au célèbre Razer pour lancer un ordinateur portable puissant, mais il n'est pas destiné au jeu, comme c'est l'habitude dans la marque Razer, mais est spécialement conçu pour l'apprentissage en profondeur. Son nom est Tenseur LambdaBook, et il a plus de pouvoir que vous ne pouvez l'imaginer. De plus, bien sûr, il est équipé de Linux, en particulier de la distribution Ubuntu avec laquelle les développeurs peuvent travailler.
Si vous êtes intéressé par cet ordinateur portable, sachez que le Razer x Lambda Tensorbook est disponible dès maintenant lambdalabs.com, et son prix commence à 3499 20.04 $, selon la configuration. Un prix assez cher, même s'il est vrai que le matériel laisse sans voix. Soit dit en passant, vous pouvez également configurer le double démarrage avec Microsoft Windows avec Ubuntu 1 LTS (Focal Fossa) si vous préférez, bien que par défaut, il n'inclue que la plate-forme pingouin. Ce prix comprend le support technique et XNUMX an de garantie...
Quant à son intérieur, au matériel, si c'est ce qui vous intéresse le plus, et pour justifier son prix élevé, il faut dire que le Razer x Lambda Tensorbook comprend :
- Processeur Intel Core i7-11800 8 cœurs jusqu'à 4.6 Ghz.
- GPU NVIDIA GeForce RTX 3080 Max-Q avec 16 Go de VRAM.
- Jusqu'à 64 Go de RAM DDR4 3200 Mhz au choix.
- Type de stockage interne SSD NVMe PCIe 4.0 de 2 To.
- Compatibilité Thunderbolt 4 ports
- Son écran est de 15.6″ avec une résolution 2K et 165 Hz.
- Châssis en aluminium.
- Poids de 2.1 kg.
D'autre part, pour IA, apprentissage profond et ML, cet ordinateur portable offre aux ingénieurs l'une des meilleures plates-formes sur lesquelles travailler dans cette industrie, y compris il est également livré avec :
- Nuage de GPU Lambda
- Pile Lambda
- NVIDIA CUDA
- cuDNN
- PyTorch
- TensorFlow
- Keras
- café et café 2
- Pilotes NVIDIA
- Autres utilitaires Linux intéressants :
- Essentiel à la construction
- GNU Emacs
- Git
- htop
- Écran GNU
- tmux
- Valgrind
- Vim
D'après Stephen Balaban, PDG de Lambda, "La plupart des ingénieurs ML n'ont pas d'ordinateur portable GPU dédié, ce qui les oblige à utiliser des ressources partagées sur une machine distante, ce qui ralentit leur cycle de développement. Lorsque vous êtes bloqué en SSH sur un serveur distant, vous ne disposez d'aucune de vos données ou de votre code local et avez même du mal à prouver votre modèle à vos collègues. Le Razer x Lambda Tensorbook résout ce problème ».