Lambda là nhà cung cấp cơ sở hạ tầng học sâu hay còn gọi là học sâu. Hãng này đã hợp tác với Razer nổi tiếng để tung ra một chiếc máy tính xách tay mạnh mẽ nhưng nó không dùng để chơi game như thường thấy ở thương hiệu Razer mà được thiết kế đặc biệt cho việc học sâu. Tên anh ta là Lambda TenorSách, và nó có nhiều sức mạnh hơn bạn có thể tưởng tượng. Ngoài ra, tất nhiên, nó được trang bị Linux, đặc biệt là với bản phân phối Ubuntu mà các nhà phát triển có thể làm việc.
Nếu bạn quan tâm đến máy tính xách tay này, bạn nên biết rằng Razer x Lambda Tensorbook có sẵn từ bây giờ lambdalabs.comvà giá của nó bắt đầu từ $ 3499, tùy thuộc vào cấu hình. Một mức giá khá đắt mặc dù đúng là phần cứng khiến bạn không nói nên lời. Nhân tiện, bạn cũng có thể định cấu hình khởi động kép với Microsoft Windows cùng với Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa) nếu muốn, mặc dù theo mặc định, nó chỉ bao gồm nền tảng penguin. Giá đó đã bao gồm hỗ trợ kỹ thuật và bảo hành 1 năm ...
Đối với nội thất của nó, đến phần cứng, nếu đó là điều bạn quan tâm nhất và để biện minh cho mức giá cao của nó, thì phải nói rằng Razer x Lambda Tensorbook bao gồm:
- CPU 7 nhân Intel Core i11800-8 lên đến 4.6 Ghz.
- GPU NVIDIA GeForce RTX 3080 Max-Q với 16GB VRAM.
- Lên đến 64 GB RAM DDR4 3200 Mhz để lựa chọn.
- Loại bộ nhớ trong SSD NVMe PCIe 4.0 2TB.
- Khả năng tương thích cổng Thunderbolt 4
- Màn hình của nó là 15.6 ″ với độ phân giải 2K và 165 Hz.
- Khung xe bằng nhôm.
- Trọng lượng 2.1 Kg.
Mặt khác, đối với AI, học sâu và ML, máy tính xách tay này cung cấp cho các kỹ sư một trong những nền tảng tốt nhất để làm việc trong ngành này, bao gồm cả nó cũng đi kèm với:
- Đám mây GPU Lambda
- Ngăn xếp Lambda
- NVIDIA CUDA
- cuDNN
- Kim tự tháp
- TensorFlow
- Máy ảnh
- cà phê và cà phê 2
- Trình điều khiển NVIDIA
- Các tiện ích Linux thú vị khác:
- Xây dựng-thiết yếu
- GNU Emac
- đi
- htop
- Màn hình GNU
- tmux
- valgrind
- Khí lực
Qua Stephen Balaban, Giám đốc điều hành của Lambda, "Hầu hết các kỹ sư ML không có máy tính xách tay GPU chuyên dụng, buộc họ phải sử dụng tài nguyên được chia sẻ trên một máy từ xa, làm chậm chu kỳ phát triển của chúng. Khi bạn bị mắc kẹt trong SSH với một máy chủ từ xa, bạn không có bất kỳ dữ liệu hoặc mã cục bộ nào của mình và thậm chí gặp khó khăn khi chứng minh mô hình của mình với đồng nghiệp. Razer x Lambda Tensorbook giải quyết vấn đề này".