rPman

Бюджет к сожалению низковат

Для начала, на ноутбуке комфортно можно только потреблять контент - смотреть фильмы, слушать музыку, читать и интернет...


Еще по теме, майнкрафт - одна из тяжелейших игр современности, для комфортной игры нужна нормальная видеокарта и хороший процессор,.. если конечно ты не желаешь сидеть исключительно на ванильной версии без модификаций и копошиться в тумане, так как далекий обзор придется отключить.

Теперь по теме, когда то у меня был планшетник с отстегивающейся клавиатурой на windows, была другая модель, такую не найти, покажу просто что нашел в маркете для примера (конкретно эта модель отвратительная), да не шустрый, маленький, но легкий и дешевый (указанная модель fullhd и побольше диск, лучше брать такой а не кастрированный с 720 экраном), так вот там где мне не хватало скорости, я подключался удаленно к своей домашней машине, а ты можешь арендовать машину в облаке с почасовой оплатой (как раз на те моменты когда занимаешься разработкой), час средней машины будет стоить несколько рублей, ну десяток... плюс хранение диска еще несколько десятоков рублей в месяц (в гривны переводи сам)

ну а серьезно, фильтруй следующие параметры:
* современный проц (никаких древних целеронов, атлонов и прочей мути), какой нибудь rysen например
* наличие ssd минимум 256гб это только поставить систему и рабочие программы
* full hd экран и больше, даже не смотри на что то хуже разрешением, все что меньше подходит только для просмотра видео и мобильных игр (т.е. как планшетник если есть сенсорный экран)

вот первый же пример или dell

конечно закодировать можно что угодно но это не будет иметь никакого смысла так как передача через pci-e очень медленная (на порядок или даже два порядка чем скорость самой оперативной памяти в видеокарте, так как она там независимыми блоками используется параллельно)

Двухканальный режим в самом ресурсоемком (требует быстрый доступ к оперативной памяти) приложении - архиватор 7zip дает прирост ~7%, типовые же приложения на грани погрешности в 1-3%

Для твоих задач лучше больше оперативной памяти, причем 12гб для разработчика - это мало, минимум 16 (особенно когда виртуалки начнешь разворачивать)

30т.р. это приговор, только устаревающее и слабое железо, банально на оперативную память 32g денег не хватит так что понижай требование до 16 (докупишь позже).

Так же требование двух мониторов может сильно подгадить, так как не часто материнки содержат два видеовыхода. Да и наличие встроенной видеокарты уполовинивает выбор.

Попробуй с этого начать поиски
https://www.e-katalog.ru/GIGABYTE-A520M-DS3H.htm (само дешевое из нормального что я нашел с поддержкой аж трех не dsub мониторов)

Решение по проще AMD Ryzen 5 Raven Ridge 2400G (2162 single thread) ~17т.р.

Осторожно с выбором оперативной памяти, внимательно читай саппорт лист как процессора так и материнки

У интеля можно наверное на это обратить внимание
Intel Core i5 Rocket Lake i5-11400 (3052 single thread rating) ~17т.р. (что то странное с этой ценой, слишком дешево для такого железа сейчас)

https://www.e-katalog.ru/ASUS-PRIME-H510M-R.htm ~6т.р.

На оперативку 16gb уйдет порядка 6-10т.р. Бери одной планкой, не гонись за dual channel, это не стоит того, и докупить позже проще будет

Блок питания еще 5т.р. и по мелочи

до кризиса с товарами, для оффисного компьютера я выбирал бы машины на основе mitx плат со встроенным процессором intel (так как другие производители в такие материнки обычно встраивали ну совсем шлак) и можно было собрать офисную машину или микросервер за 12-13т.р.

наличие встроенной графики для оффисного компьютера сейчас обязательна исключительно исходя стоимости дискретных видеокарт, даже самое говно обойдется в 5-6 т.р. нет смысла за это платить

перед покупкой советую полистать бенчмарки на выбранный процессор, если cpubenchmark показывает в single thread ниже 1000, то такая машина не должна рассматриваться даже для серфинга в интернете.

При выборе таких машин к сожалению gpu acceleration (просмотр hd+ видео в браузере) адекватно сможет работать только в windows (и с некоторыми шансами в android), это сделано специально, это а так же лимит оперативной памяти в 8гб - искусственный, чтобы эти неплохие машины не конкурировали с другим секторами, где аналогичное по возможностям железо дороже.

p.s. но сейчас полки магазинов пусты или заполнены каким то шлаком, извините, все выкуплено, нового железа не завозят

Типичная ситуация - один разъем на материнской плате (видеокарта процессора), другой разъем на дискретной pci видеокарте, при работе второй, первая скорее всего отключена либо по техническим причинам (не могут работать одновременно в принципе) либо по соображению экономии (процессорная отъедает оперативную память) и включается в биосе.

Размер и архитектура сети плюс размер обучающей выборки.

Не всегда количество ядер GPU оказываются решающими, большее влияние имеет размер и скорость GPU RAM.

Первая метрика, точнее граница, ниже которой скорость обучения максимальная - объем весов сети плюс обучающая выборка должны вмещаться в оперативную память GPU.

Несколько GPU позволяют почти линейно снизить требования к размеру обучающей выборки - так как можно поделить выборку на части и вычислять на каждом шаге ошибку параллельно (кстати так сделать можно не всегда).

Следующая граница - обучающая выборка не влезает в GPU но вмещается в RAM, сама же нейронная сеть влезает в GPU, т.е. вычисление самой сети все еще быстрое а значит единственное ограничение - узкое горлышко между RAM и GPU.

Следующая граница - обучающая выборка не влезает в RAM в принципе (например сотни гигабайт видео), в этом случае узким горлышком может стать скорость чтения из хранилища (но на практике подгоняют так чтобы процессор и gpu стали узким горлышком, часто можно найти как распараллелить).

Ну и дальше, вариант когда сеть не влезает в GPU лучше не рассматривать, так как тогда скорее всего задача будет решаться только огромными деньгами.

И да, задача может не решаться одной сетью, это может быть несколько сетей разных классов и назначения, и их нельзя параллелить (обучение последовательное).

Так же огромное значение имеет подготовка данных, она может отнимать заметное количество ресурсов (и пока их не подготовишь, нельзя начинать следующий этап обучения сети) и главное так как идет исследование задачи, подготовка данных может быть далеко не однократной, до тех пор пока задача будет решена. Например ты подготовил данные, это заняло на твоей машине пару суток (и GPU даже не задействовано), но потом неделя насилования видеокарт не смогло построить сеть, т.е. она тупо не сходилась или наоборот, переобучалась, заучивая обучающую выборку но проваливая тестовую... приходится переделывать всю выборку, меняя алгоритм и способ подготовки данных, снова подготавливаешь данные сутками и по новой. Еще могут быть эксперименты с правкой самой сети (например прореживание весов), тоже отнимает время...

в общем это процесс творческий и каких то гарантий без собственно исследования дать нельзя.