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Pour vendre des bidules plus ou moins utiles, toutes les excuses sont bonnes ; et c’est bien ce que nous allons constater avec l’étrange produit du jour : le Tensorbook. Fruit d’une collaboration entre Razer — la firme « par les joueurs, pour les joueurs » que l’on ne présente plus — et Lambda, un pourvoyeur de machines et de cloud pour les amateurs d’apprentissage de réseaux profonds, il ne s’agit ni plus ni moins que d’un ordinateur portable pour les amateurs de machine learning.

 

Si le lien avec Razer est tout trouvé (l’apprentissage des réseaux s’effectue sur des gros GPU similaires à ceux employés par les gamerz), côté ordinateur portable, nous sommes bien plus dubitatifs. Car — encore une fois, tout comme pour le jeu — intégrer une carte graphique de taille dans un bouzin qui reste fin et transportable est loin d’être une mince affaire… et ce n’est pas la RTX 3080 Max-Q et ses 80 W de TDP, pourtant secondés de 16 Gio de GDDR6, qui va nous démontrer le contraire.

 

 

Pour autant, le matériel a l’air on ne peut plus convenable : un i7 Tiger Lake 11800H est couplé à 64 Gio de DDR4 @ 3200 MHz, le stockage est confié à deux SSD PCIe 4.0 de 1 To (système + données), et l’écran affiche 1440p et 165 Hz, bien que cela ne présente aucun intérêt pour le machine learning, pour le coup. Rajoutez un design très industriel qui change agréablement des machines orientées joueurs ou créateurs, pour (sic) 1,69 cm de hauteur (35,5 x 23,5 cm pour les autres mensurations, pour 2,02 kg sur la balance) ; ainsi qu’une connectique fournie : 2 Thunderbolt 4 (chargeant le bousin à 100 W si besoin), un port charge pour faire grimper le wattage à 230 W, du Wifi 6E, la dent bleue 5.2, une webcam FullHD, ainsi que le classique combo Jack. Ah, et l’USB en type-A n’est pas oublié, avec deux ports 3,2 Gen 2 sur le côté gauche, et un autre côté droit ; sans compter le HDMI et un éternel lecteur de carte SD.

 

Reste qu’à 3499 $ minimum, difficile de se dire que le jeu en vaut la chandelle. En dépit de la batterie de 80 Wh, il y sera impossible d’utiliser le bousin réalistement une journée loin d’une prise… mais, quitte à avoir une prise, vous aurez probablement un accès internet, ce qui rend alors une offre cloud plus rentable (et moins chaude pour vos genoux). Au niveau des alternatives, un PC fixe du même tarif sera également bien plus capable, sans compter l’option du GPU externe, particulièrement compétente pour le machine learning qui demeure léger côté CPU. À vous de faire votre choix !

 

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