Melhores notebooks para Engenheiros de IA / ML em Brasil, Framework, Thunderbolt 4
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: Framework or Microsoft · Thunderbolt 4
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#1CampeãoPerfil objetivoPeso1.98 kgBateria8.0 hrDisplay14.4" 2400x1600RAM64 GBArmazenamento2 TBDetalhamento do SelvaScore
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56
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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62
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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70
Memória RAM Capacidade de RAM
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69
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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34
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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43
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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52
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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66
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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56
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#2Vice-campeãoPerfil objetivoPeso1.98 kgBateria8.0 hrDisplay14.4" 2400x1600RAM32 GBArmazenamento1 TBDetalhamento do SelvaScore
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45
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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61
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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43
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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43
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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62
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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52
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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45
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#3DestaquePerfil objetivoPeso1.38 kgBateria10.0 hrDisplay13.5" 2256x1504RAM16 GBArmazenamento512 GBDetalhamento do SelvaScore
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35
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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56
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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42
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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62
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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54
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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39
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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35
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#4Perfil objetivoPeso1.13 kgBateria10.0 hrDisplay12.45" 1536x1024RAM8 GBArmazenamento256 GBDetalhamento do SelvaScore
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56
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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45
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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25
Memória RAM Capacidade de RAM
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49
Banda de memória Velocidade de banda da RAM
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34
Velocidade do armazenamento Throughput do armazenamento
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43
Aceleração de IA Capacidade de inferência da NPU
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32
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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26
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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56
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#5Perfil objetivoPeso1.38 kgBateria12.0 hrDisplay15.0" 2496x1664RAM8 GBArmazenamento512 GBDetalhamento do SelvaScore
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35
Memória de vídeo Capacidade de VRAM
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50
Classe de computação da GPU Potência de rasterização
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25
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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43
Desempenho multi-core Escalabilidade multi-thread
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39
Espaço de armazenamento Capacidade de armazenamento
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35




