Powoli dojrzewam do kupna laptopa, ale mam jedną zagwozdkę. Chciałbym używać paru programów opartych na tym całym głębokim uczeniu maszynowym. Te tam różne Tensor Flow, Pytorch i inne takie. To działa zdecydowanie lepiej na karcie graficznej i to już wiem, ale wczytując się w specyfikacje, jakieś rankingi itd dotarłem do cokolwiek niepokojącej rzeczy, przy najmniej dla mnie. Na Wikipedii jest taka dość duża tabelka ze specyfikacją kart od Nvidii. M.in. jest tam przedstawiona ilość operacji Tensor czy jakoś tak. Domyślam się, że jest to dość istotne w zadaniach, na których mi zależy. Wersje stacjonarne wykonują kilkadziesiąt do ponad stu trylionów takich operacji na sekundę, natomiast dedykowane laptopom zaledwie kilka do kilkunastu trylionów na sekundę. Czy to znaczy, że karty mobilne są faktycznie jakieś osiem razy słabsze w tym, do czego zamierzam ich użyć od stacjonarnych?

Tu musimy rozważyć dwa problemy, czyli teoretyczną wydajność układów graficznych oraz ich wydajność rzeczywistą. Wydajność teoretyczna jest nieco niższa, ale nie jest to aż taka przepaść.
Wydajność rzeczywista może być i 8 razy słabsza, ale nie wynika to z budowy kart graficznych, a chłodzenia. Żaden laptop nie będzie miał chłodzenia choć w części porównywalnego ze stacjonarką. Do tego dochodzą jeszcze ograniczenia prądowe i różne inne perełki.
O ile różnica w procesorach między laptopem a PC nie jest aż tak duża, to w grafice już zdecydowanie.