بهترین لپ تاپ برای هوش مصنوعی

×

سرفصل‌های مطلب

• آیا لپ تاپ می‌تواند محاسبات هوش مصنوعی را انجام دهد؟
• لپ تاپ مناسب هوش مصنوعی به چه سخت افزاری نیاز دارد؟
• بهترین لپ تاپ‌های مناسب هوش مصنوعی
• هوش مصنوعی با چه زبان‌هایی نوشته می‌شود؟
• جمع‌بندی

---

در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی (AI) و علم داده، داشتن ابزار مناسب در دسترس می‌تواند همه چیز را تغییر دهد. با ورود حرفه‌‌ای‌ها و علاقه‌مندان به دنیای یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و تحلیل کلان‌داده‌ها، نیاز به لپ‌تاپ‌های قدرتمند و همه‌کاره بیش از هر زمان دیگری احساس می‌شود. در این مقاله، ما به بررسی و معرفی بهترین لپ تاپ هوش مصنوعی و علم داده می‌پردازیم. این نیروگاه‌های قابل حمل، از مشخصات فنی پیشرفته‌ای از جمله پردازنده‌های پرقدرت، حافظه‌ی رم فراوان، کارت گرافیک اختصاصی و راه‌حل‌های ذخیره‌سازی مستحکم برخوردارند.

آیا لپ تاپ می‌تواند محاسبات هوش مصنوعی را انجام دهد؟

اگر به دنبال خرید لپ‌تاپی هستید که به عنوان یک رایانه شخصی هوش مصنوعی (AI PC) شناخته می‌شود، به این معناست که سیستمی را تهیه می‌کنید که از عهده‌ وظایف مربوط به هوش مصنوعی به نحو بهتری برمی‌آید. گرچه کاربرد رایانه‌های شخصی هوش مصنوعی هنوز به حدی نرسیده است که خرید فوری آن‌ها را برای همه توصیه کنیم، اما افرادی که قصد خرید یک لپ‌تاپ جدید و قدرتمند را دارند، می‌توانند از این فرصت استفاده کرده و خود را برای دنیای پویای هوش مصنوعی آماده سازند.

تعریف اینتل از رایانه‌های شخصی هوش مصنوعی، وجود واحد پردازش عصبی (NPU) را الزامی می‌داند. NPU سخت‌افزاری اختصاصی برای اجرای امور مرتبط با هوش مصنوعی بوده و بدین ترتیب بار پردازشی را از روی پردازنده مرکزی (CPU) و کارت گرافیک (GPU) برمی‌دارد. مایکروسافت در تعریف خود از رایانه‌های شخصی هوش مصنوعی، وجود کلید اختصاصی Copilot روی صفحه‌کلید را نیز ضروری می‌داند.

ظاهر بهترین لپ تاپ هوش مصنوعی تفاوتی با لپ‌تاپ‌های معمولی ندارد. اکثر دستگاه‌های موجود در این لیست، لپ‌تاپ‌هایی هستند که برای سال ۲۰۲۴ به‌روزرسانی شده‌اند، با این تفاوت که این بار پردازنده‌ی آن‌ها شامل واحد پردازش عصبی (NPU) نیز می‌شود.

تنوع رایانه‌های شخصی هوش مصنوعی بسیار زیاد است. از مدل‌هایی برای کارهای روزمره و اداری گرفته تا مدل‌هایی با طراحی و قابلیت‌های رده بالا و حتی مدل‌هایی که به طور خاص برای بازی و سایر امور پرمصرف طراحی شده‌اند، همگی در دسته‌ی رایانه‌های شخصی هوش مصنوعی قرار می‌گیر گیرند.

لپ تاپ مناسب هوش مصنوعی به چه سخت افزاری نیاز دارد؟

کاربران با توجه به نیازهای خود، سطوح مختلفی از قدرت محاسباتی را طلب می‌کنند. به عبارت دیگر، راه‌حلی واحد برای همه وجود ندارد. کاربران عادی که صرفا قصد آشنایی با کاربردهای هوش مصنوعی را دارند، ممکن است با خرید لپ تاپ قدرتمند به اندازه کافی کار خود را راه بیندازند. اما کاربران حرفه‌ای که به دنبال پیش بردن مرزهای هوش مصنوعی هستند، به دسکتاپ‌ها یا ورک‌استیشن‌های بسیار قدرتمندتری نیاز دارند. از سوی دیگر، سازمان‌های بزرگ برای آموزش مدل‌های حجیم و استقرار راه‌حل‌های هوش مصنوعی در مقیاس وسیع، ممکن است به چندین پلتفرم محاسباتی به طور همزمان نیاز داشته باشند.

CPU لپ تاپ هوش مصنوعی

پردازنده مسئول اجرای محاسبات پیچیده‌ای است که برای اجرای امور مرتبط با هوش مصنوعی ضروری می‌باشد. برای اطمینان از عملکرد روان، به پردازنده‌ای قدرتمند نیاز دارید که بتواند حجم عظیمی از داده‌ها و محاسبات بغرنج را مدیریت کند.

توان پردازشی مورد نیاز بر اساس ماهیت وظایف هوش مصنوعی متغیر است. برای کارهایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP)، پردازنده‌هایی مانند Intel Core i7 با حداقل 10 هسته و 12 رشته یا پردازنده‌های AMD Ryzen 7 با 8 هسته و 16 رشته کفایت می‌کنند.

با این حال، برای کارهای هوش مصنوعی با نیازمندی‌های بیشتر مانند آموزش مدل‌های یادگیری عمیق، ممکن است به پردازنده‌هایی با تعداد هسته، سرعت کلاک و فناوری هایپرتریدینگ (Hyper-threading) بالاتری نیاز داشته باشید. گزینه‌های با کارایی بالا شامل پردازنده‌های Intel Core i9 با حداکثر سرعت کلاک تا 5.5 گیگاهرتز یا پردازنده‌های AMD Ryzen Threadripper با حداکثر سرعت کلاک تا 5.3 گیگاهرتز می‌شوند.

کارت گرافیک لپ تاپ هوش مصنوعی

قطعا مهم‌ترین مشخصه برای اجرای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی روی لپ‌تاپ، واحد پردازش گرافیک (GPU) است. پردازش‌های مرتبط با هوش مصنوعی اغلب شامل دستکاری ماتریس‌های بزرگ داده‌ی عددی هستند که می‌توانند بسیار زمان‌بر باشند. کارت‌های گرافیک با قابلیت پردازش موازی، راه‌حلی برای این مشکل ارائه می‌دهند. این قابلیت به GPU امکان می‌دهد تا چندین وظیفه را به طور همزمان اجرا کند. اگرچه کارت گرافیک یکپارچه (Integrated Graphics) هم می‌تواند تا حدودی از پس این کار برآید، برای دستیابی به عملکرد بهینه به یک کارت گرافیک مجزا قدرتمند نیاز خواهید داشت.

حافظه رم لپ تاپ هوش مصنوعی

رم وظیفه نگه‌داری موقت داده‌ها و دستورالعمل‌های مورد نیاز پردازنده مرکزی در حین کار را بر عهده دارد. ظرفیت و تکنولوژی رم به‌طور مستقیم بر سرعت پاسخ‌دهی لپ‌تاپ و توانایی اجرای همزمان چندین برنامه‌ی مختلف تأثیر می‌گذارد. هنگام انتخاب رم، به ظرفیت و تکنولوژی آن توجه کنید. رم با ظرفیت بالاتر می‌تواند داده‌های بیشتری را در خود جای دهد که از کند شدن یا هنگ کردن لپ‌تاپ در زمان اجرای حجم بالای برنامه‌ها جلوگیری می‌کند. برای داشتن عملکردی روان، پیشنهاد می‌کنیم حداقل ۱۶ گیگابایت رم تهیه کنید.

فضای ذخیره سازی لپ تاپ هوش مصنوعی

برای داشتن حداکثر کارایی، به دنبال درایوهای SSD مجهز به فناوری Non-Volatile Memory Express (NVMe) باشید. این نوع از SSDها از حافظه‌ی فلش برای دسترسی و بازیابی داده‌ها با سرعت خیره کننده استفاده می‌کنند. به این معنا که نرم‌افزارهای شما سریع‌تر بارگذاری شده و مدل‌های هوش مصنوعی‌تان روان‌تر و با سرعت بیشتری اجرا خواهند شد. بسته به حجم برنامه‌ها و نرم‌افزارهای خود، حداقل یک ترابایت فضای ذخیره‌سازی تهیه کنید.

سیستم خنک کننده لپ تاپ هوش مصنوعی

اجرای برنامه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌تواند به سرعت لپ‌تاپ شما را گرم کند. این امر می‌تواند منجر به پدیده کاهش فرکانس کاری (thermal throttling) شود، وضعیتی که در آن لپ‌تاپ برای خنک شدن، سرعت پردازش خود را کاهش می‌دهد. اگر بار پردازشی سنگین برای مدت طولانی بدون راه‌حل‌های خنک‌کننده مناسب ادامه یابد، این گرم شدن می‌تواند به اجزای سخت‌افزاری لپ‌تاپ آسیب برساند.

بهترین لپ تاپ‌های مناسب هوش مصنوعی

مک‌بوک ایر مجهز به تراشه M1 اپل، انقلابی در دنیای حرفه‌ای هوش مصنوعی و علم داده به شمار می‌رود. این تراشه با معماری سیلیکونی پیشرفته خود، عملکرد و بازدهی بی‌نظیری ارائه می‌دهد و امکان انجام چند کار همزمان و پردازش سریع‌تر داده‌ها را فراهم می‌کند. همچنین، اکوسیستم macOS مک‌بوک ایر طیف وسیعی از ابزارهای نرم‌افزاری و محیط‌های توسعه را در اختیار کاربر قرار می‌دهد که به‌طور خاص برای کارهای مرتبط با هوش مصنوعی و علم داده بهینه‌سازی شده‌اند.

لپ تاپ ایسوس Creator با پردازنده Core i9، تمام مشخصه‌هایی که برای یک لپ تاپ هوش مصنوعی باکیفیت می‌خواهید را در خود دارد. اگرچه پردازنده‌های جدید اینتل Core Ultra برای هوش مصنوعی بهینه‌تر شده‌اند، اما Core i9 13900H هنوز هم پردازنده قدرتمندی است که می‌تواند از پس پردازش‌های سنگین بر بیاید. همچنین کارت گرافیک RTX 3050 این لپ تاپ با 6 گیگابایت حافظه GDDR6 می‌تواند به پردازش‌های شما کمک کند. علاوه بر این‌ها، این لپ تاپ از یک نمایشگر عالی OLED با رزولوشن 2.8K و نرخ نوسازی 120 هرتز برخوردار است.

ایسوس راگ Zephyrus G14 ترکیبی از کارایی قابل توجه گیمینگ در یک شاسی باریک و سبک است که حمل آن نسبت به لپ‌تاپ‌های گیمینگ سنتی 16 اینچی بسیار آسان‌تر است.

این لپ‌تاپ برای سال 2024 با رویکردی ساده‌تر، طراحی آلومینیومی و ظاهری مینیمالیستی بازطراحی شده است. باریک، شیک و مجهز به کیبورد، تاچ‌پد و بلندگوهایی با کیفیت بالا است.

در قلب این دستگاه، پردازنده مرکزی قدرتمند AMD Ryzen 9 8945HS به همراه واحد پردازش عصبی (NPU) اختصاصی Ryzen با عملکرد 16 ترافلاپس برای پردازش‌های هوش مصنوعی قرار گرفته است. این عملکرد از نسل اول تراشه‌های Core Ultra اینتل بهتر است و انتظار می‌رود AMD این عدد را در نسل بعدی پردازنده‌های خود سه برابر کند.

این پردازنده مرکزی با کارت گرافیک انویدیا RTX 4070 نسخه لپ‌تاپ همراه شده تا قدرت بالایی برای اجرای بازی‌ها داشته باشد. اما طراحی مدرن این کامپیوتر، آن را برای کارهای خلاقانه و طراحی نیز مناسب می‌کند. البته با اجرای طولانی‌مدت و سنگین، دستگاه داغ می‌شود، اما به لطف مدیریت هوشمندانه‌ی انرژی، افت قابل توجهی در عملکرد رخ نمی‌دهد. عمر باتری نیز بسته به نوع کاربری متغیر است و از حدود دو تا سه ساعت برای اجرای بازی تا حدود شش ساعت برای کارهای سبک‌تر را شامل می‌شود.

نمایشگر 14 اینچی OLED این لپ‌تاپ خیره‌کننده است. رزولوشن 2.8K، نرخ تازه‌سازی 120 هرتز، روشنایی 500 نیت با قابلیت HDR، پوشش کامل فضای رنگی DCI-P3 و سازگاری با NVIDIA G-Sync، همگی تجربه‌ای بی‌نظیر را برای کاربر رقم می‌زنند.

به گفته خود اپل، مک بوک ایر M3 بهترین لپ تاپ هوش مصنوعی در جهان است. اپل اخیراً از جدیدترین نسخه مک‌بوک ایر رونمایی کرده و آن را به عنوان “لپ‌تاپ هوش مصنوعی” معرفی می‌کند. این ادعا بر پایه توانایی پردازشگر M3 در اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و برنامه‌های هوش مصنوعی مولد به صورت محلی استوار است. با این حال، لازم به ذکر است که چیپ‌های M قدیمی‌تر نیز تا حدودی از این قابلیت برخوردار بودند و موتور عصبی (Neural Engine) مفهوم جدیدی به شمار نمی‌رود. اما ارتقای M3 در سرعت پردازش این وظایف مشهود است، به این معنی که کاربران می‌توانند نتایج را سریع‌تر دریافت کنند. همچنین شما در مقایسه با مک بوک ایر M1، از طراحی جدید، حاشیه‌های باریک‌تر صفحه نمایش و بدنه‌ای سبک‌تر و باریک‌تر برخوردار خواهید شد.

ایسوس زنبوک Duo به محض ورود ما را شگفت‌زده کرد. قبل از استفاده از آن، فکر می‌کردم لپ‌تاپ‌های دو صفحه‌نمایش بیشتر جنبه‌ی نمایشی دارند، اما این محصول نظر مرا کاملاً عوض کرد. نظر بن ویلسون، سردبیر وب‌سایت ویندوز سنترال، نیز با من همخوان است و او در نقد و بررسی خود به زنبوک Duo امتیاز کامل داده است.

این لپ‌تاپ بی‌نقص نیست – وب‌کم آن ضعیف است و ضخامت بیشتری نسبت به یک لپ‌تاپ ۱۴ اینچی معمولی دارد – اما برای افرادی که اهل مولتی‌تسکینگ هستند یا حرفه‌ای‌هایی که می‌توانند از داشتن دو صفحه‌نمایش که همیشه آماده‌ی کارند و نیاز به راه‌اندازی خاصی ندارند، بهره ببرند، ابزاری فوق‌العاده است.

ظاهر این لپ‌تاپ تقریباً شبیه به هر لپ‌تاپ دیگری است، به جز صفحه‌کلید و تاچ‌پد مغناطیسی آن که می‌توان آن‌ها را به‌عنوان قطعه‌ای جداگانه برای استفاده‌ی بی‌سیم جدا کرد. با جدا کردن این بخش، صفحه‌نمایش لمسی OLED دوم ۱۴ اینچی با نرخ تازه‌سازی ۱۲۰ هرتز که با صفحه‌نمایش اصلی مطابقت دارد، نمایان می‌شود. با بیرون کشیدن پایه‌ی محکم پشت دستگاه، یک کامپیوتر شخصی چندمنظوره خواهید داشت که به‌صورت ایستاده قرار می‌گیرد و دو صفحه‌نمایش آن آماده‌ی کار هستند.

عمر باتری به‌ویژه در صورت استفاده از تنها یک صفحه‌نمایش بسیار چشمگیر است و عملکرد دستگاه نیز نسبتاً سریع است. شاید از بسیاری از لپ‌تاپ‌های تک صفحه‌نمایشی با سخت‌افزار مشابه خود پیشی نگیرد، اما ویژگی‌های منحصربه‌فرد آن باعث می‌شود برای بسیاری از کاربران این موضوع چندان مهم نباشد.

ایسوس امکان انتخاب پردازنده‌ی اینتل Core Ultra 9 185H با گرافیک مجتمع Arc و واحد پردازش عصبی (NPU) برای کارهای هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد، هرچند کلید اختصاصی Copilot در آن وجود ندارد. صفحه‌کلید جداشدنی نیز هیچ ضعفی ندارد و ایسوس با ارائه‌ی کلیدهایی با عمق ضربه‌ی ۱.۴ میلی‌متر و یک تاچ‌پد Precision بزرگ، از کیفیت آن کاسته نکرده است.

هوش مصنوعی با چه زبان‌هایی نوشته می‌شود؟

برای به‌کارگیری هوش مصنوعی در سیستم‌ها و سرویس‌های شرکت خود، به مهندسین نرم‌افزاری نیاز دارید که توانایی انجام این کار را داشته باشند. علاوه بر این، این توسعه‌دهندگان باید با بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی آشنا باشند. کدام زبان‌ها مناسب هستند؟ چندین زبان وجود دارند که می‌توانند رویای شما برای ادغام هوش مصنوعی را محقق کنند. اجازه دهید با هم نگاهی به بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی در دسترس برای هوش مصنوعی بیندازیم.

زبان پایتون (Python)

با وجود اینکه پایتون پیش از اهمیت یافتن هوش مصنوعی در کسب و کارها خلق شد، به یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب در حوزه‌ی هوش مصنوعی تبدیل گردیده است. پایتون پرکاربردترین زبان برای یادگیری ماشین (که زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است) به شمار می‌رود. یکی از دلایل اصلی محبوبیت پایتون در توسعه‌ی هوش مصنوعی، ماهیت آن به عنوان ابزاری قدرتمند برای تحلیل داده‌هاست. این زبان همواره در حوزه‌ی کلان‌داده‌ها نیز زبان غالب بوده است.

اما در دنیای فناوری‌های نوین، مهم‌ترین دلیل برتری همیشگی پایتون، وجود چارچوب‌های اختصاصی هوش مصنوعی است که برای این زبان ساخته شده‌اند. یکی از محبوب‌ترین این چارچوب‌ها، تنسورفلو می‌باشد. تنسورفلو یک کتابخانه‌ی متن‌باز است که به طور خاص برای یادگیری ماشین طراحی شده و امکان آموزش و استنتاج شبکه‌های عصبی عمیق را فراهم می‌کند.

زبان R

در حالی که R ممکن است زبان ایده‌آلی برای هوش مصنوعی نباشد، در پردازش اعداد بسیار بزرگ عملکردی فوق‌العاده دارد و در این زمینه از Python برتر عمل می‌کند. R با برخورداری از برنامه‌نویسی تابعی، محاسبات برداری و ماهیت شیءگرا، به زبانی کارآمد برای هوش مصنوعی تبدیل می‌شود.

زبان جولیا (Julia)

جولیا یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی جدیدتر در این فهرست است که با هدف تمرکز بر محاسبات با کارایی بالا در زمینه‌های علمی و فنی ایجاد شده است. جولیا شامل چندین ویژگی است که به طور مستقیم در برنامه‌نویسی هوش مصنوعی کاربرد دارند:

• انواع داده عددی رایج
• مقادیر دلخواه دقت
• توابع ریاضی قوی
• توپل‌ها، دیکشنری‌ها و درون‌نگری کد
• مدیر بسته built-in
• سیستم نوع پویا
• قابلیت کار برای محاسبات موازی و توزیع شده
• قابلیت‌های ماکرو و فرابرنامه‌نویسی
• پشتیبانی از ارسال‌های چندگانه
• پشتیبانی از توابع C

علاوه بر این، جولیا می‌تواند با کتابخانه‌های یادگیری ماشین مانند TensorFlow.jl ،MLBase.jl و MXNet.jl نیز ادغام شود.

Lisp

زبان برنامه‌نویسی Lisp که قدمت آن به دهه 60 میلادی باز می‌گردد، سابقه‌ای طولانی در کاربردهای پژوهشی علمی، به ویژه در حوزه‌های پردازش زبان طبیعی، اثبات قضایا و حل مسائل هوش مصنوعی دارد. Lisp که در ابتدا به عنوان یک سیستم علامت‌گذاری ریاضی کاربردی برای برنامه‌ها طراحی شده بود، در نهایت به انتخاب نخست توسعه‌دهندگان در عرصه هوش مصنوعی تبدیل شد.

زبان جاوا (Java)

اهمیت جاوا برای هوش مصنوعی بر کسی پوشیده نیست. یکی از دلایل این امر، شیوع این زبان در توسعه اپلیکیشن‌های موبایل است. با توجه به اینکه بسیاری از برنامه‌های موبایل از هوش مصنوعی بهره می‌برند، جاوا یک انتخاب ایده‌آل است.

جاوا نه تنها می‌تواند با TensorFlow کار کند، بلکه دارای کتابخانه‌ها و چارچوب‌های دیگری است که به طور خاص برای هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. جاوا همچنین از اشکال‌زدایی ساده‌شده استفاده می‌کند و سینتکس آسان آن امکان نمایش گرافیکی داده‌ها را فراهم می‌کند و از الگوهای WORA و شیءگرا پشتیبانی می‌کند.

جمع‌بندی

در نهایت، بهترین لپ تاپ هوش مصنوعی می‌تواند به طور قابل‌توجهی به افزایش بهره‌وری و کارایی متخصصان هوش مصنوعی و علم داده کمک کند. صرف نظر از اینکه با اعداد و ارقام سروکار دارید، مدل‌های یادگیری ماشین را آموزش می‌دهید یا داده‌ها را تجسم می‌کنید، داشتن یک دستگاه قدرتمند و قابل حمل برای موفقیت در دنیای دیجیتال پرسرعت امروزی ضروری است.

مطالب مرتبط

• مقایسه ناتینگ فون ۱ با ۲a | رقابت گوشی‌های خاص (6/3/1404)
• مقایسه ناتینگ فون با آیفون | رقابت نوآوری با اصالت (6/3/1404)
• بررسی پر فروش ترین لپ تاپ های ایسوس؛ از اقتصادی تا حرفه‌ای (6/3/1404)
• مک بوک ایر M4؛ وقتی کم‌صداترین لپ‌تاپ، هوشمندترین می‌شود | بررسی + قیمت روز (6/3/1404)
• خرید مک بوک ایر فقط با ماهی ۴ میلیون تومان (6/3/1404)
• بهترین گوشی شیائومی از نظر دوربین و باتری (6/03/1404)