Najlepsze laptopy dla Inżynierowie AI / ML w Polsce, Dell, Wyświetlacz OLED
Co oznacza laptop w kategorii AI / ML: laptop dostrojony do eksperymentów z uczeniem maszynowym, użyteczna ilość VRAM-u do treningu i fine-tuningu, szybki procesor do przygotowania danych, dużo pamięci RAM, stabilne chłodzenie, by model nie zwalniał w połowie treningu. Typowe zastosowanie: trenowanie i dostrajanie modeli, notatniki uruchamiane na lokalnym GPU, prototypowanie przed wysłaniem do chmury, praca z PyTorch i CUDA. Pasuje do inżynierów ML, badaczy AI, data scientistów w rolach mocno związanych z ML, zespołów applied science i studentów programów ML.
Istotne także dla: machine learning laptops · AI laptops · CUDA · GPU compute · training rigs
Wyświetlane: Dell or Framework · Wyświetlacz OLED
-
#1ZwycięzcaObiektywny profilWaga–Bateria9.0 hrWyświetlacz16.3" 3840x2400RAM32 GBDysk1 TBSkładowe SelvaScore
-
56
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
66
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
56
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
73
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
58
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
70
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
65
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
52
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
56
-
#2Drugie miejsceObiektywny profilWaga–Bateria8.0 hrWyświetlacz16.3" 3840x2400RAM32 GBDysk1 TBSkładowe SelvaScore
-
56
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
66
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
56
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
73
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
58
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
70
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
65
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
52
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
56
-
#3PolecanyObiektywny profilWaga2.72 kgBateria4.0 hrWyświetlacz16.0" 3840x2400RAM64 GBDysk1 TBSkładowe SelvaScore
-
56
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
60
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
70
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
56
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
58
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
69
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
52
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
56
-
#4Obiektywny profilWaga2.18 kgBateria7.0 hrWyświetlacz16.3" 3840x2400RAM32 GBDysk1 TBSkładowe SelvaScore
-
56
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
64
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
56
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
73
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
58
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
58
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
63
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
52
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
56
-
#5Obiektywny profilWaga2.68 kgBateria6.0 hrWyświetlacz16.0" 3840x2400RAM32 GBDysk2 TBSkładowe SelvaScore
-
45
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
51
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
56
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
56
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
58
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
43
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
67
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
66
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
45
-
#6Obiektywny profilWaga1.72 kgBateria10.0 hrWyświetlacz14.5" 3200x2000RAM32 GBDysk1 TBSkładowe SelvaScore
-
35
Pamięć wideo Pojemność VRAM
-
58
Klasa obliczeniowa GPU Moc rasteryzacji
-
56
Pamięć RAM Pojemność RAM
-
67
Przepustowość pamięci Przepustowość RAM
-
58
Szybkość dysku Przepustowość dysku
-
59
Akceleracja AI Wydajność inferencji NPU
-
63
Wydajność wielordzeniowa Skalowalność wielowątkowa
-
52
Miejsce na dysku Pojemność dysku
-
35





