雷蛇(Razer Inc)是一家在新加坡創立的遊戲周邊設備公司,又被大家戲稱為「綠光燈廠」,其兩個總部分別設立在新加坡及美國聖地亞哥,產品命名以肉食動物居多。雷蛇雖以遊戲 PC 和外圍設備而聞名,但眾所周知,該公司還涉足其他領域。本周二雷蛇與專注於深度學習的公司 Lambda 合作推出了新的 Lambda TensorBook,號稱「世界上為深度學習設計的最強大的筆記本電腦」。通過此電腦,用戶可以使用 Linux 和 Lambda 的深度學習軟件。Lambda 公司成立於 2012 年,是一家深度學習基礎設施提供商,有數以千計的企業和組織都在使用 Lambda 產品,包括美國國防部、美國 97% 的頂尖研究型大學。Lambda 的產品包括 GPU 集群、服務器、工作站和雲實例,這些實例可以為各種用例(包括自動駕駛汽車、癌症檢測和藥物發現)訓練神經網絡。
筆記本電腦上有來自 Lambda 和 Razer 的標誌。這款 Tensorbook 配備 Nvidia RTX 3080 Max-Q (16GB),主要面向機器學習工程師,尤其是那些缺少帶獨立 GPU 的筆記本電腦並因此不得不共享遠程機器資源的研究者。此外還配有上一代 Intel i7-11800H,它有 8 個內核和 2.3 GHz 的基本時鐘速度,最高可以提升到 4.6 GHz。該機還使用了 64GB 的 DDR4-3200 RAM 和 2TB 的 PCIe 4.0 SSD 存儲,採用 15.6 英寸屏幕,分辨率為 2560x1440 ,具有 165Hz 刷新率。
在端口選擇方面, Tensorbook 有兩個 Thunderbolt 4 端口、三個 USB-A 端口(3.2 Gen 2)、HDMI 2.1、一個耳機插孔和一個 SD 讀卡器。
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雖然我們可以選擇更強大的筆記本電腦,但 Tensorbook 因其出色的軟件包和 Ubuntu Linux 20.04 LTS 在眾多產品中脫穎而出。Lambda 還表示 Tensorbook 也支持 Windows 雙啟動。Tensorbook 可以通過 Lambda 的「單線安裝和託管升級路徑」輕鬆安裝 PyTorch、TensorFlow、Caffee 和 Caffee 2 深度學習框架,以及專注於 GPU 的應用程序 CUDA 、 cuDNN 及其開發工具。Lambda 聯合創始人兼首席執行官 Stephen Balaban 在一份聲明中表示:當你無法通過 SSH 連接到遠程服務器時,你沒有任何本地數據或代碼,甚至很難向同事演示你的模型,Tensorbook 解決了這個問題,它預裝了 PyTorch 和 TensorFlow,讓你在沒有 SSH 的情況下從本地 GUI 界面快速訓練和演示模型。
用戶可以在 lambdalabs.com 上訂購,價格為 3499 美元(約 22288 元人民幣)到 4999 美元(約 31830 元人民幣)不等。
https://lambdalabs.com/deep-learning/laptops/tensorbookhttps://arstechnica.com/gadgets/2022/04/razer-designed-linux-laptop-targets-ai-developers-with-deep-learning-emphasis/
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