Lambda Tensorbook: un portátil pensado para el deep learning

lambda Tensorbook

Lambda es un proveedor de infraestructuras de deep learning, o aprendizaje profundo. Esta firma se ha asociado con la conocida Razer para lanzar un potente portátil, pero no está destinado para gaming, como suele ser habitual en la marca Razer, sino que está especialmente diseñado para el deep learning. Su nombre es Lambda TensorBook, y tiene más potencia de la que podrías imaginar. Además, por supuesto, viene equipado con Linux, concretamente con la distro Ubuntu con la que los desarrolladores podrán trabajar.

Si te interesa este portátil, debes saber que el Razer x Lambda Tensorbook está disponible desde ya en lambdalabs.com, y su precio es a partir de los 3499$, según la configuración. Un precio bastante caro, aunque bien es cierto que el hardware deja con la boca abierta. Por cierto, también puedes configurar arranque dual con Microsoft Windows junto a Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa) si es que así lo prefieres, aunque por defecto solo incluye la plataforma del pingüino. En ese precio se incluye soporte técnico y 1 año de garantía…

En cuanto a su interior, al hardware, si es eso lo que más te interesa, y para justificar su elevado precio, hay que decir que el Razer x Lambda Tensorbook incluye:

  • CPU Intel Core i7-11800 de 8 núcleos hasta 4.6 Ghz.
  • GPU NVIDIA GeForce RTX 3080 Max-Q con 16 GB de VRAM.
  • Hasta 64 GB de memoria RAM DDR4 3200 Mhz para elegir.
  • Almacenamiento interno tipo SSD NVMe PCIe 4.0 de 2TB.
  • Compatibilidad con puertos Thunderbolt 4
  • Su pantalla es de 15.6″ con resolución 2K y 165 Hz.
  • Chasis de aluminio.
  • Peso de 2.1 Kg.

Por otro lado, para la IA, el deep learning y el ML, este portátil brinda a los ingenieros una de las mejores plataformas para trabajar en este sector, incluyendo también viene con:

  • Lambda GPU Cloud
  • Lambda Stack
  • NVIDIA CUDA
  • cuDNN
  • PyTorch
  • TensorFlow
  • Keras
  • Caffe y Caffe 2
  • Controladores NVIDIA
  • Otras utilidades interesantes de Linux:
    • Build-essential
    • GNU Emacs
    • Git
    • htop
    • GNU Screen
    • tmux
    • Valgrind
    • Vim

Según Stepehn Balaban, CEO de Lambda, “La mayoría de los ingenieros de ML no tienen una computadora portátil GPU dedicada, lo que los obliga a usar recursos compartidos en una máquina remota, lo que ralentiza su ciclo de desarrollo. Cuando está atascado en SSH en un servidor remoto, no tiene ninguno de sus datos o códigos locales e incluso tiene dificultades para demostrar su modelo a sus colegas. El Razer x Lambda Tensorbook resuelve esto”.


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