Melhores notebooks para Engenheiros de IA / ML em Brasil, Dell, Tela OLED
O que significa um notebook AI / ML: um notebook ajustado para experimentação em aprendizado de máquina, com VRAM de GPU utilizável para treinar e fazer fine-tuning, CPU rápida para preparação de dados, muita RAM e desempenho térmico sustentado para que um modelo não sofra throttling no meio do treino. Uso típico: treinamento e fine-tuning de modelos, notebooks Jupyter rodando em uma GPU local, prototipagem antes de subir para a nuvem, trabalho com PyTorch e CUDA. Serve para engenheiros de ML, pesquisadores de IA, cientistas de dados em funções pesadas de ML, equipes de ciência aplicada e estudantes de programas de ML.
Também relevante para: machine learning laptops · AI laptops · CUDA · GPU compute · training rigs
Exibindo: Dell or Framework · Tela OLED
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#1CampeãoPerfil objetivoPeso–Bateria9.0 hrDisplay16.3" 3840x2400RAM32 GBArmazenamento1 TBDetalhamento do SelvaScore
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56
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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66
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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56
Memória RAM Capacidade de RAM
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73
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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58
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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70
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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65
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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52
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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56
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#2Vice-campeãoPerfil objetivoPeso–Bateria8.0 hrDisplay16.3" 3840x2400RAM32 GBArmazenamento1 TBDetalhamento do SelvaScore
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56
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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66
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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56
Memória RAM Capacidade de RAM
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73
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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58
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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70
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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65
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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52
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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56
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#3DestaquePerfil objetivoPeso2.72 kgBateria4.0 hrDisplay16.0" 3840x2400RAM64 GBArmazenamento1 TBDetalhamento do SelvaScore
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56
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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60
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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70
Memória RAM Capacidade de RAM
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56
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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58
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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43
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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69
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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52
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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56
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#4Perfil objetivoPeso2.18 kgBateria7.0 hrDisplay16.3" 3840x2400RAM32 GBArmazenamento1 TBDetalhamento do SelvaScore
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56
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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64
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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56
Memória RAM Capacidade de RAM
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73
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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58
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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58
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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63
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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52
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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56
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#5Perfil objetivoPeso2.68 kgBateria6.0 hrDisplay16.0" 3840x2400RAM32 GBArmazenamento2 TBDetalhamento do SelvaScore
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Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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51
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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56
Memória RAM Capacidade de RAM
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56
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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58
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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43
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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67
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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66
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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45
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#6Perfil objetivoPeso1.72 kgBateria10.0 hrDisplay14.5" 3200x2000RAM32 GBArmazenamento1 TBDetalhamento do SelvaScore
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35
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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58
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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56
Memória RAM Capacidade de RAM
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67
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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58
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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59
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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63
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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52
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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35





