O Lambda é um provedor de infraestrutura de aprendizado profundo, ou aprendizado profundo. Esta empresa fez uma parceria com a conhecida Razer para lançar um laptop poderoso, mas não se destina a jogos, como é habitual na marca Razer, mas é especialmente projetado para aprendizado profundo. Seu nome é Livro Tensor Lambda, e tem mais poder do que você poderia imaginar. Além disso, é claro, ele vem equipado com Linux, especificamente com a distribuição Ubuntu com a qual os desenvolvedores podem trabalhar.
Se você está interessado neste laptop, você deve saber que o Razer x Lambda Tensorbook está disponível a partir de agora lambdalabs. com, e seu preço começa em US$ 3499, dependendo da configuração. Um preço bastante caro, embora seja verdade que o hardware o deixa sem palavras. A propósito, você também pode configurar dual boot com Microsoft Windows junto com Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa) se preferir, embora por padrão inclua apenas a plataforma pinguim. Esse preço inclui suporte técnico e 1 ano de garantia...
Quanto ao seu interior, para hardware, se é isso que mais lhe interessa, e para justificar seu alto preço, é preciso dizer que o Razer x Lambda Tensorbook inclui:
- CPU Intel Core i7-11800 de 8 núcleos até 4.6 Ghz.
- GPU NVIDIA GeForce RTX 3080 Max-Q com 16 GB de VRAM.
- Até 64 GB de RAM DDR4 3200 Mhz para escolher.
- Armazenamento interno tipo SSD NVMe PCIe 4.0 de 2TB.
- Compatibilidade de porta Thunderbolt 4
- Sua tela é de 15.6″ com resolução 2K e 165 Hz.
- Chassi de alumínio.
- Peso de 2.1 Kg.
Por outro lado, para IA, aprendizado profundo e ML, este laptop oferece aos engenheiros uma das melhores plataformas para trabalhar neste setor, incluindo também:
- Lambda GPU Nuvem
- Pilha Lambda
- NVIDIA CUDA
- cuDNN
- PyTorch
- TensorFlow
- Keras
- café e café 2
- Drivers NVIDIA
- Outros utilitários Linux interessantes:
- Construir-essencial
- GNU Emacs
- Git
- htop
- Tela GNU
- tmux
- Valgrind
- Vim
Por Stephen Balaban, CEO de Lambda",A maioria dos engenheiros de ML não tem um laptop GPU dedicado, forçando-os a usar recursos compartilhados em uma máquina remota, diminuindo seu ciclo de desenvolvimento. Quando você está preso em SSH para um servidor remoto, você não tem nenhum dos seus dados ou código local e até mesmo tem dificuldade em provar seu modelo para seus colegas. O Razer x Lambda Tensorbook resolve isso".