L’ordinateur portable d’apprentissage automatique de Lambda est un Razer déguisé

Le nouveau Tensorbook peut ressembler à un ordinateur portable de jeu, mais il s'agit en fait d'un ordinateur portable conçu pour optimiser le travail d'apprentissage automatique.

La similitude de l'ordinateur portable avec les systèmes de jeu populaires ne passe pas inaperçue, et c'est parce qu'il a été conçu par Lambda grâce à une collaboration avec Razer, un fabricant de PC connu pour sa gamme d'ordinateurs portables de jeu élégants.

Le Tensorbook en gris argenté mettant en valeur le couvercle avec le logo Lambda Labs.

Et les côtelettes de jeu sont définitivement là – ce portable se distingue des autres ordinateurs portables d'apprentissage automatique en venant avec un matériel puissant, y compris un processeur graphique dédié Nvidia GeForce RTX 3080 Max-Q , ce qui le rend tout aussi puissant pour les jeux.

Outre la prise en charge facultative du double démarrage dans Windows, le Tensorbook pourrait être le portable idéal pour les développeurs pour coder, travailler et jouer sans avoir à posséder un système séparé pour jouer.

En plus des spécifications matérielles élevées, le Tensorbook est préchargé avec Linux, le logiciel d'apprentissage en profondeur de Lambda, et le Lambda GPU Cloud, qui, selon les entreprises, donne aux ingénieurs les outils et les performances dont ils ont besoin pour créer, former et tester des modèles d'apprentissage en profondeur. localement.

"La plupart des ingénieurs ML n'ont pas d'ordinateur portable GPU dédié, ce qui les oblige à utiliser des ressources partagées sur une machine distante, ce qui ralentit leur cycle de développement." a déclaré Stephen Balaban, co-fondateur et PDG de Lambda, dans un article de blog . "Lorsque vous êtes bloqué en SSH sur un serveur distant, vous ne disposez d'aucune de vos données ou de votre code local et vous avez même du mal à faire la démonstration de votre modèle à vos collègues. Le Razer x Lambda Tensorbook résout ce problème. Il est préinstallé avec PyTorch et TensorFlow et vous permet de former et de démontrer rapidement vos modèles, le tout à partir d'une interface graphique locale. Plus de SSH !"

Une vue ouverte du Lambda Labs Tensorbook avec l'écran allumé.

Sur le plan matériel, le Lambda Tensorbook de 15,6 pouces est livré avec une résolution d'affichage de 2560 x 1440 pixels et un taux de rafraîchissement de 165 Hz, un processeur Intel Core i7-11800 avec huit cœurs de performances de calcul couplé à la GeForce RTX 3080 Max-Q de Nvidia. GPU, 64 Go de mémoire DDR4, 2 To de stockage à semi-conducteurs, prise en charge de Thunderbolt 4 et une webcam 1080p, le tout dans un boîtier en aluminium unibody très fin de 4,4 livres.

Vous ne vous tromperiez pas si vous pensiez que la conception du Tensorbook ressemble à l' emblématique ordinateur portable Blade de Razer, car c'est le cas. Cet ordinateur portable remplace la couleur noire mate de Razer par une teinte gris argenté plus claire.

Le Lambda Labs Tensorbook présenté dans une photo de profil avec écran, ports et clavier.

Cela rend le matériel du Tensorbook suffisamment puissant en tant que système de jeu mobile haut de gamme, mais les purs joueurs voudront probablement s'en tenir aux ordinateurs portables entièrement noirs de Razer. La version principale d'Ubuntu Linux 20.04 LTS du Tensorbook n'est peut-être pas optimale pour les jeux PC, bien que vous puissiez choisir de passer à une configuration qui démarre en double dans Windows si vous en avez besoin. En plus de la pile Lambda, les entreprises promettent également un an de support technique via Lambda.

Le nouveau Razer x Lambda Tensorbook est maintenant disponible pour 3 499 $. Un modèle Razer Blade 15 Advanced comparable configuré avec un processeur Intel Core i6-11800H, GeForce RTX 3080, 32 Go de RAM et un disque SSD de 1 To avec un écran QHD de 15,6 pouces et un rafraîchissement de 240 Hz se vend 3 099 $. Avec les prix de Lambda pour le Tensorbook, il semble qu'il n'y ait pas beaucoup de prime de prix sur la collaboration, voire pas du tout, étant donné que vous obtenez plus de RAM et un disque SSD plus grand.