给你的笔记本计算机推荐-20200508

  1. 联想拯救者R7000 2020与Y7000 2020

主要推荐配置:

  • i7-10750H/16G/512G SSD/ RTX 2060 ¥ 8099.00
  • Y7000P(2020): i7-10750H/16G/1TB SSD/ RTX 2060 ¥ 8699.00


    R7000与Y7000外观

    优点:2020年5月7日发布,性能在目前而言是最强的,适合我等做ML的人使用。性价比亦较高。
    缺点:外观非常的男性化,因为产品定位主要就是这一类群体。体积大,重量较大。

  1. 联想LEGION Y9000X(2019)

Y9000X 英特尔酷睿i7 15.6英寸高性能标压轻薄笔记本

  • 九代英特尔酷睿i7-9750H/15.6英寸/16G/1T SSD/ 集成显卡/深空灰 ¥ 8699.00


    Y9000X

    去年的产品,采用第九代(上一代)酷睿处理器

优点:轻薄!因为Y9000X机内是没有独立显卡的,对散热要求较低。商务风,有一些的Think Pad的气质。
缺点:正是因为缺少显卡,对于机器学习从业者是有所阻碍的。可能所有的train都需要在服务器上运行。
另外,注意到8699元的价格与刚刚发布的2020版Y7000P最高配置是相同的。Y9000X与之比较的主要优点就是轻薄,但是CPU与之相比较差。如果是我会考虑刚刚发布的Y7000P(2020)。

  1. Surface Book 3
    ……我不想介绍了,因为最低售价从1.3万开始,性价比极低。

  2. 不推荐MacBook系列,因为MacBook除了MacOS的生态环境不如其他Linux 发行版和Windows以外,搭载的都是AMD的显卡,不适合深度学习。

  3. 小结

针对你的需求,目前我所能想到的最合适配置就是上述1,2两个系列。目前的神经网络模型都非常大型,所以在笔记本移动端可以推荐的显卡只有RTX2060或GTX1660/GTX1650。其他的联想小新Pro等机型虽然性价比较高,亦较为轻薄。所搭载的MX350等显卡只有2GB显存,对于机器学习毫无用处,如果推荐给你并且你买了,那么最终你还是要用服务器来进行训练,这样就完全没有意义了,还不如用Y9000X。
老实说,既然做机器学习,就必须有性能。如果在笔记本上进行计算,显卡就必须比较好,那么就导致比较重。世界上是没有所有好处都占的好事的。

以上内容只是简略介绍一下我的想法,搭载GTX1650等4GB显存的显卡的机型我都没有推荐。因为我正在使用4GB显存的GTX960M显卡做YOLO v2网络的毕业设计,4GB显存是举步维艰的,6GB的RTX 2060和GTX 1660Ti好一些。你如果认为4GB显存的显卡也可以接受,那么会有更多的选择。我会再推荐。

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