Lambda è un fornitore di infrastrutture di deep learning o deep learning. Questa azienda ha collaborato con il noto Razer per lanciare un potente laptop, ma non è destinato ai giochi, come di consueto nel marchio Razer, ma è appositamente progettato per il deep learning. Il suo nome è Libro Tensore Lambda, e ha più potere di quanto tu possa immaginare. Inoltre, ovviamente, è dotato di Linux, in particolare della distribuzione Ubuntu con cui gli sviluppatori possono lavorare.
Se sei interessato a questo laptop, dovresti sapere che il RazerxLambda Tensorbook è disponibile da ora in poi lambdalabs.come il suo prezzo parte da $ 3499, a seconda della configurazione. Un prezzo abbastanza caro, anche se è vero che l'hardware lascia senza parole. A proposito, puoi anche configurare il dual boot con Microsoft Windows insieme a Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa) se preferisci, anche se di default include solo la piattaforma pinguino. Quel prezzo include supporto tecnico e 1 anno di garanzia...
Per quanto riguarda il suo interno, all'hardware, se questo è ciò che più ti interessa, e per giustificarne il prezzo elevato, c'è da dire che il Razer x Lambda Tensorbook include:
- CPU Intel Core i7-11800 a 8 core fino a 4.6 Ghz.
- GPU NVIDIA GeForce RTX 3080 Max-Q con 16 GB di VRAM.
- Fino a 64 GB di RAM DDR4 3200 Mhz tra cui scegliere.
- Tipo di memoria interna SSD NVMe PCIe 4.0 da 2TB.
- Compatibilità con 4 porte Thunderbolt
- Il suo schermo è da 15.6″ con risoluzione 2K e 165 Hz.
- Telaio in alluminio.
- Peso di 2.1 Kg.
D'altra parte, per Intelligenza artificiale, apprendimento profondo e ML, questo laptop offre agli ingegneri una delle migliori piattaforme su cui lavorare in questo settore, incluso anche:
- LambdaGPU Cloud
- Pila Lambda
- NVIDIA CUDA
- cuDNN
- PyTorch
- TensorFlow
- Keras
- caffè e caffè 2
- Driver NVIDIA
- Altre utilità Linux interessanti:
- Costruire-essenziale
- GNU Emacs
- Idiota
- htop
- Schermo GNU
- tmux
- valgrind
- Vim
Segun Stefano Balaban, amministratore delegato di Lambda, "La maggior parte degli ingegneri ML non dispone di un laptop GPU dedicato, costringendoli a utilizzare risorse condivise su una macchina remota, rallentando il ciclo di sviluppo. Quando sei bloccato in SSH su un server remoto, non hai nessuno dei tuoi dati o codice locali e hai persino difficoltà a dimostrare il tuo modello ai tuoi colleghi. Il Razer x Lambda Tensorbook risolve questo problema".