Lambda — поставщик инфраструктуры глубокого обучения или глубокого обучения. Эта фирма заключила партнерское соглашение с известной Razer для выпуска мощного ноутбука, но он не предназначен для игр, как это принято у бренда Razer, а специально разработан для глубокого обучения. Его зовут Лямбда ТензорКнига, и у него больше силы, чем вы можете себе представить. Кроме того, конечно, он поставляется с Linux, в частности с дистрибутивом Ubuntu, с которым могут работать разработчики.
Если вы заинтересованы в этом ноутбуке, вы должны знать, что Razer х Лямбда Tensorbook доступен с этого момента lambdalabs.com, а его цена начинается от 3499 долларов в зависимости от конфигурации. Довольно дорогая цена, хотя это правда, что аппаратное обеспечение оставляет вас безмолвным. Кстати, вы также можете настроить двойную загрузку с Microsoft Windows вместе с Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa), если хотите, хотя по умолчанию она включает только платформу Penguin. В эту цену входит техническая поддержка и гарантия 1 год...
Что касается его интерьера, к оборудованию, если это то, что вас больше всего интересует, и чтобы оправдать его высокую цену, нужно сказать, что Razer x Lambda Tensorbook включает в себя:
- 7-ядерный процессор Intel Core i11800-8 с тактовой частотой до 4.6 ГГц.
- Графический процессор NVIDIA GeForce RTX 3080 Max-Q с 16 ГБ видеопамяти.
- До 64 ГБ оперативной памяти DDR4 3200 МГц на выбор.
- Тип внутреннего хранилища SSD NVMe PCIe 4.0 объемом 2 ТБ.
- Совместимость с портом Thunderbolt 4
- Его экран 15.6″ с разрешением 2K и частотой 165 Гц.
- Алюминиевое шасси.
- Вес 2.1 кг.
С другой стороны, для ИИ, глубокое обучение и машинное обучение, этот ноутбук предоставляет инженерам одну из лучших платформ для работы в этой отрасли, в том числе он также поставляется с:
- Облако графического процессора Lambda
- Лямбда-стек
- NVIDIA CUDA
- cuDNN
- PyTorch
- TensorFlow
- Keras
- кофе и кофе 2
- Драйверы NVIDIA
- Другие интересные утилиты Linux:
- Необходим для сборки
- GNU Emacs
- идти
- HTOP
- Экран GNU
- tmux
- Valgrind
- напор
По Стивен Балабан, генеральный директор Лямбда»,У большинства инженеров машинного обучения нет выделенного ноутбука с графическим процессором, что вынуждает их использовать общие ресурсы на удаленной машине, что замедляет их цикл разработки. Когда вы застряли в SSH на удаленном сервере, у вас нет никаких ваших локальных данных или кода, и вам даже трудно доказать свою модель своим коллегам. Razer x Lambda Tensorbook решает эту проблему.».