Razer Lambda Tensorbook Test: Dieser Deep-Learning-Laptop ist ein Meilenstein in reiner Linux-Power

Wenn Sie nach einem Laptop für maschinelles Lernen suchen, ist Jack Wallen überzeugt, dass Sie auf dem Markt keine bessere Option finden werden als das Lambda Tensorbook.

Ein Bild des halb geöffneten Razer Lambda
Bild: Razer

Hin und wieder kommt eine neue Technologie auf den Markt, die die Landschaft verändert, wie Unternehmen arbeiten, Entwickler entwickeln und Daten verwendet und manipuliert werden. maschinelles Lernen ist eine solche Technologie.

Maschinelles Lernen ist ein Zweig von künstliche Intelligenz das sich auf die Verwendung von Daten und Algorithmen konzentriert, um die Art und Weise zu imitieren, wie Menschen lernen, Genauigkeit, Fähigkeit und Interaktion schrittweise zu verbessern. Maschinelles Lernen kann auf folgende Anwendungsfälle angewendet werden:

  • Sprachassistenten
  • Personalisiertes Marketing
  • Entdeckung eines Betruges
  • Autonome Fahrzeuge
  • Transport optimieren
  • Verhaltensvorhersage
  • Gesundheitswesen
  • Prozessautomatisierung
  • Chatbots
  • Sicherheit

Maschinelles Lernen erfordert beträchtliche Hardware, um die Arbeit korrekt zu erledigen. Wenn Sie eine Plattform oder App für maschinelles Lernen auf der falschen Hardware ausführen, wird diese Maschine schneller zum Stillstand gebracht, als Sie mit dem Finger auf den Videobildschirm zeigen und befehlen können: „Machen Sie es so.“

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Führen Sie diese Plattform oder App auf der richtigen Hardware aus, und sie wird mit Warp-Geschwindigkeit an ihr Ziel gelangen. Also, als ich die erhielt RAZER Lambda Tensorbook Ich war gespannt, in welche Kategorie es fallen würde. Ich hatte den leisen Verdacht, dass es von Anfang an Warp-Geschwindigkeit erreichen könnte. Ich habe mich nicht geirrt.

Was ist das Lambda-Tensorbuch?

Das Lambda Tensorbook ist ein Laptop, der speziell für maschinelles Lernen entwickelt wurde. Diese brillante Kombination aus Hardware und Software schafft eine wirklich beeindruckende Plattform, die es ML-Entwicklern ermöglicht, ohne Kraftaufwand zu entwickeln und zu testen.

Das Tensorbook beginnt mit einer GeForce RTX 3080 Max-Q 16 GB GPU, die Berichten zufolge Modelltraining bis zu 4-mal schneller als sogar das Apple M1 Max und bis zu 10-mal schneller als Google Colab-Instanzen liefern kann.

Als nächstes kommt die volle Lambda-Stackdas auf Ubuntu Linux vorinstalliert ist und Folgendes enthält:

  • Die neuesten NVIDIA-Treiber
  • PyTorch
  • Tensorfluss
  • KUDA
  • cuDNN

Lambda Stack wird von Apple, Intel, Samsung, IBM, Microsoft, Amazon, Adobe, LinkedIn, Boeing, Harvard und sogar dem US-Verteidigungsministerium verwendet.

Die restliche Hardwareliste sieht so aus:

  • VRAM – 16 GB GDDR6
  • CPU – Intel Core i7-11800H
  • Arbeitsspeicher – 64 GB 3.200 MHz DDR4
  • Speicher – 2 TB NVMe PCIe 4.0
  • Anzeige – 165 Hz 1440p 15,6″

Zu den Häfen gehören:

  • 2 Thunderbolt 4 (USB-C)
  • HDMI-2.1
  • Verriegelungsschlitz
  • UHS-III-SD-Kartenleser
  • 3 USB 3.2 Gen 2 Typ-A
  • 3,5-mm-Kombibuchse für Kopfhörer/Mikrofon
  • Stromanschluss

Zu den weiteren Hardwarefunktionen gehören:

  • WLAN 6E
  • Bluetooth 5.2
  • 80-Wattstunden-LiPro-Akku
  • Abmessungen – 35,5 cm x 23,5 cm x 1,69 cm

Das Gewicht des Lambda Tensorbook liegt bei satten 4,43 Pfund, aber dies ist kein Laptop, der genau dazu gedacht ist, extrem tragbar zu sein. Es ist schwer, aber dieses Gewicht bringt ernsthafte Kraft mit sich.

Apropos …

Die schiere Kraft des Lambda Tensorbooks

Eine wirklich coole Sache an der Lambda Tensorbook Review Unit ist, dass sie mit einer ML-Anwendung namens installiert wurde DeepFaceLive. Diese Anwendungsbeschreibung besagt, dass es sich um einen Echtzeit-Gesichtsaustausch für PC-Streaming oder Videoanrufe handelt. Ich werde nicht kommentieren, wie diese Art von Anwendung missbraucht werden könnte, aber es ist wirklich beeindruckend zu sehen, dass sie funktioniert.

Um die Anwendung zu starten, musste ich ein Terminalfenster öffnen, in den Ordner ~/DeepFaceLive wechseln und den Befehl eingeben:

python3 main.py run DeepFaceLive --userdata-dir ./data

Beim Öffnen der App (Abbildung A), verwendet es die Kamera des Laptops, um Ihr Gesicht zu streamen, das mit einem aus der Modell-Dropdown-Liste ausgewählten ausgetauscht wird.

Abbildung A

Die DeepFaceLive-App, die auf dem Lambda Tensorbook ausgeführt wird.
Die DeepFaceLive-App, die auf dem Lambda Tensorbook ausgeführt wird.

Ich war schockiert darüber, wie glatt das Streaming-Gesichtswechsel-Video aussah. Ab Werk wird die NVIDIA GeForce GPU als Rechengerät verwendet. Nach dem Umschalten auf die CPU ruckelte das Streaming-Video und der Laptop wurde dramatisch langsamer. Schalten Sie das Gerät wieder auf die GPU um (über das Dropdown-Menü Gerät im Abschnitt Face Swapper) und die Leistung wurde wieder normal.

Eine weitere Beispielanwendung ist ein Jupyter Notebook, das für Benchmarking erstellt wurde. Wenn Sie diese App ausführen, wird ein neues Notizbuch im standardmäßigen Firefox-Browser geöffnet, in dem Sie durch die verschiedenen Abschnitte blättern können, um Benchmarking-Informationen anzuzeigen (Abbildung B) basierend auf verschiedenen Trainingsmodellen.

Abbildung B

Die Jupyter Notebook-Test-App ist beeindruckend und informativ.
Die Jupyter Notebook-Test-App ist beeindruckend und informativ.

Schöne Schlüssel im Lambda Tensorbook

Es gibt ein paar wirklich nette Details im Lambda Tensorbook, die weniger mit maschinellem Lernen zu tun haben als vielmehr damit, es zu einem Killer-Laptop zu machen. Erstens ist die Tastatur fantastisch. Es wird mit Tasten mit violetter Hintergrundbeleuchtung (Abbildung C), die genau den richtigen Hub und das richtige Gefühl für diejenigen haben, die eine reaktionsschnelle Tastatur benötigen.

Abbildung C

Die violett hintergrundbeleuchteten Tasten sind fantastisch zu bedienen.
Die violett hintergrundbeleuchteten Tasten sind fantastisch zu bedienen.

Als nächstes gehören die Lautsprecher dieses Dings zu den am besten klingenden, die ich seit einiger Zeit auf einem Laptop gehört habe. Verglichen mit meinem MacBook Pro M1 ist das Lambda Tensorbook ein Hörgenuss.

Die Hülle für diesen Laptop ist auch sehr schlank (Abbildung D) mit klaren Linien und sehr wenig, um von einem spartanischen und funktionalen Design abzulenken. Die Hülle erinnert mich an mein Lieblings-Pixel-Chromebook von 2015.

Abbildung D

Die Lambda Tensorbook Hülle ist elegant und schlicht.
Die Lambda Tensorbook Hülle ist elegant und schlicht.

Schließlich ist der Desktop ein ziemlich nackter GNOME, der standardmäßig auf ein dunkles Thema eingestellt ist. Obwohl ich hellere Themen bevorzuge, kann ich verstehen, warum sie sich für die dunkle Option entscheiden sollten, wenn man bedenkt, dass die Akkulaufzeit bei der Verwendung dieses Biests von einer Steckdose ungebunden sein wird.

Für wen ist das Lambda Tensorbook?

Wenn ich jemals ein Nischenstück von Hardware erlebt habe, kann ich mich nicht erinnern, was es war. Das Lambda Tensorbook ist Nische von seiner besten Seite … und das meine ich in allen positiven Permutationen des Ausdrucks. Dieser Laptop ist ein absolutes Biest, das alles, was Sie darauf werfen, mit den Schultern zuckt, insbesondere wenn Sie ML-Training mit der GPU durchführen. Wenn also maschinelles Lernen und KI Ihr Ding sind und Sie bereit sind, die 3.499 US-Dollar für das Basismodell aufzubringen, ist dieser Laptop genau das Richtige für Sie.

Es ist teuer, es ist schwer und es kann ziemlich heiß werden, aber wenn Sie unübertroffene mobile Leistung für ML/KI benötigen, werden Sie kaum eine bessere Option finden.

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