Lambda jest dostawcą infrastruktury głębokiego uczenia się, czyli głębokiego uczenia. Ta firma nawiązała współpracę ze znanym Razerem, aby wprowadzić na rynek potężny laptop, ale nie jest on przeznaczony do gier, jak zwykle w przypadku marki Razer, ale jest specjalnie zaprojektowany do głębokiego uczenia się. Jego imię to Książka Tensor Lambdai ma większą moc, niż możesz sobie wyobrazić. Ponadto jest oczywiście wyposażony w system Linux, a konkretnie w dystrybucję Ubuntu, z którą mogą pracować programiści.
Jeśli jesteś zainteresowany tym laptopem, powinieneś wiedzieć, że Razera i Lambdy Tensorbook jest już dostępny lambdalabs.pl, a jego cena zaczyna się od 3499 20.04 USD, w zależności od konfiguracji. Dość droga cena, choć prawdą jest, że sprzęt zaniemówi. Nawiasem mówiąc, jeśli wolisz, możesz również skonfigurować podwójny rozruch z Microsoft Windows razem z Ubuntu 1 LTS (Focal Fossa), chociaż domyślnie obejmuje tylko platformę pingwina. Cena ta obejmuje wsparcie techniczne i XNUMX rok gwarancji...
Jeśli chodzi o jego wnętrze, do sprzętu, jeśli to Cię najbardziej interesuje i uzasadniając jego wysoką cenę, trzeba powiedzieć, że Razer x Lambda Tensorbook zawiera:
- 7-rdzeniowy procesor Intel Core i11800-8 do 4.6 GHz.
- Procesor graficzny NVIDIA GeForce RTX 3080 Max-Q z 16 GB pamięci VRAM.
- Do 64 GB pamięci RAM DDR4 3200 MHz do wyboru.
- Typ pamięci wewnętrznej SSD NVMe PCIe 4.0 o pojemności 2 TB.
- Kompatybilność portów Thunderbolt 4
- Jego ekran ma 15.6″ rozdzielczość 2K i 165 Hz.
- Podwozie aluminiowe.
- Waga 2.1 kg.
Z drugiej strony za AI, głębokie uczenie i ML, ten laptop zapewnia inżynierom jedną z najlepszych platform do pracy w tej branży, w tym:
- Chmura GPU Lambda
- Stos lambda
- NVIDIA CUDA
- cuDNN
- PyTorch
- TensorFlow
- Keras
- kawa i kawa 2
- Sterowniki NVIDIA
- Inne interesujące narzędzia dla systemu Linux:
- Niezbędne do zbudowania
- GNU Emacs
- git
- htop
- Ekran GNU
- tmux
- valgrind
- Vim
Przez Stephen Balaban, dyrektor generalny Lambdy, "Większość inżynierów ML nie ma dedykowanego laptopa z procesorem graficznym, co zmusza ich do korzystania ze współdzielonych zasobów na zdalnej maszynie, co spowalnia ich cykl rozwoju. Kiedy utkniesz w SSH na zdalnym serwerze, nie masz żadnych lokalnych danych ani kodu, a nawet masz trudności z udowodnieniem swojego modelu współpracownikom. Razer x Lambda Tensorbook rozwiązuje ten problem".