GD
2021-09-01T17:05:29+00:00
最近疯狂心水16比10的电脑，在幻16，xps15，thinkbook16p，灵越16plus里反复横跳，然后突然看到了这个……唯一问题是感觉性能用不了这么高
评测也找不到，也不知性能释放咋样，最看中的是11950H，3080移动版，32G+1Tb，才1.8kg…这重量属实秒天秒地了
不知道这个能不能当理财产品
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我也在心水，但是楼主告诉你这个3080的功耗锁在了80w
值，买就行了。
这个重量不可能放得下任何超过100w版本的3080，有就行了。
[quote][pid=547663255,28385925,1]Reply[/pid] Post by [uid=664999]zxachen[/uid] (2021-09-06 09:15):
我也在心水，但是楼主告诉你这个3080的功耗锁在了80w[/quote]这样看来不比满血版3070好多少啊，不过胜在轻薄而且有一定性能价格确实也不菲
12代出来直接被背刺，这一代我已经放弃了，等12代
[quote][pid=547666213,28385925,1]Reply[/pid] Post by [uid=26416729]drixs2050[/uid] (2021-09-06 09:26):
值，买就行了。
这个重量不可能放得下任何超过100w版本的3080，有就行了。[/quote]放弃了，仔细研究了一下发现发货周期4个月………[s:a2:自戳双目]
80W的3080，怕是连满血3060都不如了，外星人新的X系列一样很轻薄，性能比这强多了。
[quote][pid=547663255,28385925,1]Reply[/pid] Post by [uid=664999]zxachen[/uid] (2021-09-06 09:15):
我也在心水，但是楼主告诉你这个3080的功耗锁在了80w[/quote]仔细一看，发货周期4个月，大概目前还是沙子呢[s:ac:晕]
这波…这波是耍洋猴
Reply to [pid=547672812,28385925,1]Reply[/pid] Post by [uid=38385571]冰眼鸽oKe[/uid] (2021-09-06 09:49)
x17 3kg，x15 2.36kg而且3080也就是95+15而已，x1隐士1.87kg比x系列轻多了。
Reply to [pid=547673063,28385925,1]Reply[/pid] Post by [uid=63226576]咕咕咕美门[/uid] (2021-09-06 09:50)
你查查p1 gen4，一模一样的模具，也有11950h+3080的配置，可能有货
[quote][pid=547685258,28385925,1]Reply[/pid] Post by [uid=26416729]drixs2050[/uid] (2021-09-06 10:31):
x17 3kg，x15 2.36kg而且3080也就是95+15而已，x1隐士1.87kg比x系列轻多了。[/quote]都上到3080了为啥要追求轻？感觉有点本末倒置
Reply to [pid=547686789,28385925,1]Reply[/pid] Post by [uid=189825]drow[/uid] (2021-09-06 10:37)
不拿来打游戏的话不需要能跑到150w，80w的3080也能提供足够的性能优势，比如跑深度学习
[quote][pid=547686254,28385925,1]Reply[/pid] Post by [uid=26416729]drixs2050[/uid] (2021-09-06 10:35):
你查查p1 gen4，一模一样的模具，也有11950h+3080的配置，可能有货[/quote]这个就是p1 gen4，我坐标北美[s:ac:茶]
[quote][pid=547687942,28385925,1]Reply[/pid] Post by [uid=26416729]drixs2050[/uid] (2021-09-06 10:40):
不拿来打游戏的话不需要能跑到150w，80w的3080也能提供足够的性能优势，比如跑深度学习[/quote]深度学习更需要长期的散热支撑，感觉不纠结重量的话更应该上拯救者均热板那套，当然那套全力的话噪音会大一些
[quote][pid=547670747,28385925,1]Reply[/pid] Post by [uid=63398823]余兆伦[/uid] (2021-09-06 09:42):
这样看来不比满血版3070好多少啊，不过胜在轻薄而且有一定性能价格确实也不菲[/quote]显然不如满血3070，但是控80w发热也小很多，这代还用上了整块的均热板
Reply to [pid=547691413,28385925,1]Reply[/pid] Post by [uid=189825]drow[/uid] (2021-09-06 10:51)
深度学习你都跑不满80w长期散热支持个蛋蛋，而且哪个正常人在笔记本上跑大型模型，真的有需要跑几天的模型老老实实扔实验室或者公司服务器跑，笔记本上基本上都是跑个测试用的模型