10 โน้ตบุ๊กสำหรับวิทยาการข้อมูลและการวิเคราะห์ ที่ดีที่สุด

คุณจะเป็นนักวิทยาการข้อมูลได้ดีแค่ไหนนั้นขึ้นอยู่กับคอมพิวเตอร์ที่คุณใช้ด้วย หากเครื่องของคุณติดๆ ขัดๆ กับการคำนวณตัวเลข นักวิเคราะห์ข้อมูลรายอื่นๆ ก็จะแซงหน้าคุณได้ด้วยการชิงเอาข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าที่สุดมาก่อน ลูกค้าของคุณอาจต้องลำบากและหน้าที่การงานของคุณก็เช่นกัน การเลือกแล็ปท็อปสำหรับวิทยาการข้อมูลที่ดีที่สุดคือตัวเลือกที่สำคัญสำหรับอนาคตของคุณเอง

แต่ถ้าถามออกไปโต้งๆ ว่า “แล็ปท็อปรุ่นไหนดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล” คุณจะไม่ได้คำตอบฟันธงแน่ชัดในทันที คุณใช้ R สำหรับการคำนวณตัวเลขทั้งหมดด้วยเครื่องที่บ้านหรือไม่ หรือคุณใช้เครื่องมือระบบคลาวด์ของ AWS ที่สามารถเก็บข้อมูลจากระยะไกลหรือไม่ บางทีคุณอาจสนใจการประมวลผลแบบขนานโดยใช้ GPU ก็เป็นได้ ถ้าทั้งหมดนี้เป็นเรื่องยากเกินกว่าจะอธิบายสำหรับคุณแล้วล่ะก็ อย่าเพิ่งกังวลไป แล็ปท็อปสำหรับวิทยาการข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีที่สุด 10 อันดับในลิสต์นี้มีตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับทั้งนักเรียน ผู้ใช้มือใหม่ และผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดการข้อมูล

• สเปกของโน้ตบุ๊กสำหรับวิทยาการข้อมูล
• 10 แล็ปท็อป HP ที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
• สรุป

ความต้องการในการประมวลผลข้อมูลของคุณอาจจะเติบโตเร็วกว่าสเปกของแล็ปท็อปก็ได้ ต่อให้เป็นสุดยอดแล็ปท็อปสำหรับวิทยาการข้อมูลแล้วก็ตาม คุณอาจจะใช้ AWS หรือคอมพิวเตอร์ระบบคลาวด์อื่นๆ เพื่อประมวลผลตัวเลข ไม่ใช่แล็ปท็อปส่วนตัวของคุณเอง ถึงจะเป็นอย่างนั้น แต่คุณก็ยังคงต้องการใช้งานเครื่องคอมพิวเตอร์ที่มีในมือบ้างเป็นครั้งคราวอยู่ดี ดังนั้นจึงต้องคิดให้รอบคอบเกี่ยวกับสเปกที่คุณมองหา

หากถามว่าแล็ปท็อปวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีที่สุดจำเป็นต้องมี RAM เท่าไร คำตอบก็คือ มากที่สุดเท่าที่จะหาได้ [1] นั่นเป็นเพราะ Big Data หรือข้อมูลขนาดใหญ่ไม่มีวันเล็กลง ข้อมูลขนาด 40 เซตตะไบต์ที่คาดการณ์ไว้ภายในปี 2020 เป็นจำนวนที่สามารถพิมพ์ออกมาได้ก็ต่อเมื่อแต่ละคนทุกคนบนโลกใบนี้มีหนังสือพิมพ์ 2.5 ล้านฉบับ [2]

หากคุณเน้นใช้ระบบคลาวด์หรือระบบคลัสเตอร์เท่านั้น ก็ไม่จำเป็นต้องใช้ RAM เยอะๆ นัก ผู้เชี่ยวชาญบางคนบอกว่า RAM 4GB ก็พอแล้ว แต่นักรบวิทยาการข้อมูลส่วนใหญ่นิยม RAM ที่มีความจุขั้นต่ำ 8GB และจะพอดีๆ ถ้ามีถึง 16GB  และแล็ปท็อประดับไฮเอนด์บางรุ่นสามารถจุได้ถึง 128GB

นักวิทยาการข้อมูลต้องจัดการกับตัวเลขโหดๆ เป็นประจำให้มองหาโปรเซสเซอร์รุ่นใหม่ๆ ที่ประมวลผลได้เร็วขึ้นและมาพร้อมกับแกนประมวลผล (Core) ให้ได้มากที่สุดเพื่อยกระดับการประมวลผลแบบขนานสู่อีกขั้น จึงเกิดคำถามเดิมอีกว่าความเร็วของโปรเซสเซอร์ยังมีความสำคัญหรือไม่ หากคุณต้องพึ่งพา AWS หรือระบบคลาวด์อื่นๆ อยู่เสมอ ก็คงตอบว่าไม่ได้สำคัญขนาดนั้น แต่เนื่องจากราคา CPU ในตลาดที่ลดฮวบในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา จึงไม่มีเหตุผลที่จะต้องจำกัดประสิทธิภาพ

ข้อมูลของคุณจะเร็วแค่ไหน ขึ้นอยู่กับที่จัดเก็บข้อมูล ไดรฟ์ SATA ที่ใช้ดิสก์แบบดั้งเดิมจะหมุนที่ 5,400 หรือ 7,200 รอบต่อนาที แต่ไดรฟ์โซลิดสเตต (Solid-State Drive: SSD) ซึ่งไม่ต้องมีชิ้นส่วนใดเคลื่อนไหวจะเข้ามาแทนที่ หากอุปสรรคคืองบ ให้ซื้อ SSD ขนาด 256GB จากนั้นใช้ไดรฟ์ SATA แบบภายนอกซึ่งมีราคาไม่แพงสำหรับการสำรองข้อมูล แต่มีข้อแม้ข้อเดียวคือแล็ปท็อปสำหรับวิทยาการข้อมูลของคุณนั้นต้องมีพอร์ต Thunderbolt-C สำหรับการถ่ายโอนข้อมูลอย่างรวดเร็ว

หากถามว่าอนาคตของแล็ปท็อปสำหรับวิทยาการข้อมูลจะเป็นอย่างไร คำตอบคงไม่ใช่การที่โปรเซสเซอร์จะมีขนาดเล็กลงพร้อมกับหน่วยความจำที่น้อยลง เมื่อความต้องการของคุณเพิ่มขึ้น คุณก็คงจะดีใจที่ได้รู้ว่าแล็ปท็อป HP นั้นอัปเกรดได้อย่างง่ายดาย พร้อมกับมีตัวเลือกอีกมากมายในราคาสบายกระเป๋า ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่ม RAM, พื้นที่เก็บข้อมูล และการ์ดจอที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

ทำไมภาพจึงมีความสำคัญต่อคุณสมบัติของแล็ปท็อปวิเคราะห์ข้อมูล CPU มาตรฐานมีแกนประมวลผลจำนวน 4 - 8 แกน แต่ GPU ทั่วไปมี 700 แกน และบางตัวมี 2,000 แกนขึ้นไป NVIDIA® ได้สร้างแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบขนานที่ชื่อว่า CUDA เพื่อยกระดับพลังการประมวลผลแบบคู่ขนานไปสู่อีกขั้นสำหรับวิทยาการข้อมูล ในการเรียกใช้ CUDA คุณต้องใช้แล็ปท็อป HP ที่มาพร้อม GPU ที่รองรับ CUDA[3] แต่หากคุณหาไม่ได้ แม้แต่การ์ดจอในตัวก็สามารถรันแอปพลิเคชัน OpenCL แบบโอเพนซอร์สได้ [4]

คุณน่าจะใช้จอภาพและคีย์บอร์ดภายนอกสำหรับการทำงานอย่างหนักหน่วงในทุกๆ วัน แต่คีย์บอร์ด HP ขนาดเต็มและจอแสดงผลขั้นต่ำ 15 นิ้วก็ถือเป็นเครื่องมือมาตรฐานสำหรับวงการวิทยาการข้อมูล นอกจากนี้ แล็ปท็อปที่ดีที่สุดสำหรับงานด้านวิทยาการข้อมูลยังเพิ่มความยืดหยุ่นอีกด้วย

คุณสามารถพิจารณารุ่นทูอินวันได้จากรายการโน้ตบุ๊กสำหรับวิทยาการข้อมูลที่ดีที่สุดด้านล่างนี้ ซึ่งมีโหมดการทำงานหลายแบบให้คุณเลือก เช่น โหมดเต็นท์หรือโหมดสแตนด์สำหรับการนำเสนอ โหมดแท็บเล็ตสำหรับการแชร์ข้อมูลแบบตัวต่อตัว หรือโหมดแล็ปท็อปสำหรับลุยงาน

พร้อมที่จะดำดิ่งสู่ความสุดยอดนี้แล้วหรือยัง ถ้าพร้อมแล้ว นี่คือรายชื่อ 10 อันดับแล็ปท็อป HP ที่ดีที่สุดสำหรับการประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ละรุ่นสามารถปรับแต่งได้อย่างเต็มที่ ดังนั้นอย่ากลัวที่จะเลือกสักรุ่นในนี้เป็นตัวตั้งต้น แล้วค่อยเพิ่ม RAM, พื้นที่เก็บข้อมูล และโปรเซสเซอร์ตามต้องการภายหลัง

หากพิจารณาจากปัจจัยทั้งด้านราคาและประสิทธิภาพแล้ว แล็ปท็อปวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีที่สุด ก็ต้องยกให้ HP ENVY 17t โปรเซสเซอร์ Intel® Core™ i5 และ Core i7 มอบความเร็วสูงสุดถึง 4.6 GHz NVIDIA GeForce® GPU ที่รองรับ CUDA สามารถเพิ่มความเร็วให้กับแอปพลิเคชันที่ใช้โปรเซสเซอร์อย่างหนักหน่วงได้

ทั้งยังสามารถเพิ่ม RAM DDR4 ขนาด 8GB ถึง 16GB, หน้าจอสัมผัสความละเอียดสูงขนาด 17.3 นิ้วที่เป็นมิตรกับสายตา พร้อมพื้นที่หน้าจอมากมายเพื่อความสะดวกในการนำเสนองาน และเสริมความจุของ Intel SSD ได้สูงสุดถึง 512GB เพื่อจัดเก็บชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อีกด้วย โดยรวมแล้ว เครื่องนี้มอบทั้งขุมพลัง ความสะดวก และเสริมบารมีด้วยจำนวนเงินที่น้อยกว่าที่คุณคิด

ข้อมูลจำเพาะ

• Windows 10 64 บิต
• โปรเซสเซอร์ Intel Core i7
• SDRAM สูงสุด 16GB
• การ์ดจอ NVIDIA GeForce MX250
• PCIe® NVMe™ SSD สูงสุด 512GB 

คุณกำลังหาซื้อ แล็ปท็อปเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล  แต่มีงบจำกัดใช่ไหมแล็ปท็อป HP Pavilion สามารถมอบคุณสมบัติด้านการขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่น่าประหลาดใจในราคาสบายกระเป๋าให้กับคุณได้ HP Pavilion x360 ขนาด 11 นิ้ว มาพร้อมโปรเซสเซอร์ Intel Pentium Silver ที่มีหน่วยประมวลผลการทำงานถึง 4 Core และ SDRAM ขนาด 4GB ที่จะมอบประสบการณ์การใช้งานระดับเริ่มต้นที่แข็งแกร่งให้กับคุณได้

รุ่น 15 นิ้วมาพร้อมโปรเซสเซอร์ Intel Core 8th Generation ที่มอบความสะดวกสบายให้กับคุณยิ่งขึ้นด้วยหน่วยความจำพื้นฐาน 8GB ซึ่งแข็งแกร่งพอที่จะเรียกใช้แอปวิเคราะห์ข้อมูลที่ทรงพลังได้ ไม่ว่าจะเป็น Apache Spark หรือ MATLAB โดยยังมีพื้นที่เหลือเฟือ

ข้อมูลจำเพาะ

• Windows 10 64 บิต
• โปรเซสเซอร์ Intel Celeron และ Core i5 และ i7
• Intel DDR4 RAM สูงสุด 16GB
• การ์ดจอ NVIDIA GeForce ในตัว
• PCIe NVMe M.2 SSD สูงสุด 512GB

HP EliteBook นั้นบางและเบาเป็นพิเศษ พร้อมด้วยโปรเซสเซอร์ Intel Core 8th Generation เพื่อการใช้งาน SAS หรือ ggplot2 ได้อย่างเหมาะสมที่สุด จอแสดงผลที่ป้องกันแสงสะท้อนที่สว่างเป็นพิเศษช่วยให้คุณเปลี่ยนจากห้องประชุมที่มืดมิดเป็นวันที่เต็มไปด้วยแสงสว่างเจิดจ้าได้โดยไม่ทำร้ายดวงตา

หากถามถึงฮาร์ดแวร์แล้วล่ะก็ ด้วย RAM DDR4 ความจุสูงสุด 32GB นี้ จะช่วยให้คุณประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ SSD ขนาด 2TB ที่ให้มาด้วย ไม่ใช่แค่หนึ่งแต่ให้มาถึงสองตัว จะทำให้คุณทำงานได้อย่างรวดเร็วจนลืมนึกถึงไดรฟ์ภายนอกไปเลย

ข้อมูลจำเพาะ

• Windows 10 64 บิต
• โปรเซสเซอร์ Intel Core i5 และ i7 7th และ 8th Generation
• SDRAM สูงสุด 32GB
• การ์ดจอ NVIDIA GeForce GTX
• NVMe SSD สูงสุด 2 x 2TB

แล็ปท็อปที่ดีที่สุดสำหรับงานด้านวิทยาการข้อมูลสำหรับมือโปรคือ HP ZBook 15 G5 ปีศาจแห่งข้อมูลตัวนี้ช่วยให้คุณได้เพลิดเพลินไปกับโปรเซสเซอร์ Windows 10 Pro 64, Intel Core i7 และ Core i9 (6 Core) 9th Generation และ RAM DDR4 สูงสุด 128GB นั่นก็เพียงพอแล้วสำหรับงานสร้างแบบจำลอง R ขนาดมหึมาโดยไม่ต้องพยายาม

ข้อดีอีกอย่างคือ HP ZBook ตัวนี้มาพร้อมกับ SSD ขนาด 512GB เป็นมาตรฐาน ทำให้มีพื้นที่ว่างเหลือเฟือเสมอและไม่ทำให้คุณต้องรอเพื่อเข้าถึงข้อมูล หรือคุณจะติดตั้ง SSD ขนาดสูงสุด 2TB สองตัวในอาร์เรย์ NVMe RAID ภายใน เมื่อมีการ์ดจอ NVIDIA Quadro® แบบแยกให้มาด้วย คุณจะลุยงาน CUDA และทำ Visualization อย่างมืออาชีพได้อยู่หมัด

ข้อมูลจำเพาะ

• Windows 10 Pro 64 บิต
• โปรเซสเซอร์ Intel Core i5 และ i7
• SDRAM ขนาด 16GB
• การ์ดจอ NVIDIA Quadro
• SSD ขนาด 512GB

คุณจะต้องตกใจเมื่อเห็นว่า HP ENVY x360 นั้นคุ้มค่ามากแค่ไหน รุ่นนี้ในรายการแล็ปท็อปที่ดีที่สุดสำหรับวิทยาการข้อมูลของเรามาพร้อมกับโปรเซสเซอร์ Intel Core i7 ความเร็วสูง พร้อม RAM ขนาดสูงสุด 16GB และ SSD ขนาด 1TB เต็มรูปแบบ เพื่อให้งานข้อมูล R ที่ต้องอาศัยพื้นที่มากที่สุดสามารถดำเนินไปอย่างราบรื่น

การ์ดจอ NVIDIA GeForce MX250 ที่ให้มาด้วยนั้นรองรับ CUDA นอกจากนี้ รูปแบบทูอินวันของ x360 ยังสามารถปรับให้อยู่ในโหมดเต็นท์หรือโหมดสแตนด์เพื่อการทำงานเป็นทีมที่ง่ายดายสำหรับการนำเสนองาน

ข้อมูลจำเพาะ

• Windows 10 Pro 64 บิต
• โปรเซสเซอร์ Intel Core i7
• SSD สูงสุด 1TB
• RAM DDR4 สูงสุด 16GB
• การ์ดจอ NVIDIA GeForce MX250

SSD ขนาด 1TB ของ HP Spectre x360 จะรองรับข้อมูลการติดตามคุณภาพผลิตภัณฑ์ การวางแผนทรัพยากร หรือการคาดการณ์ผลผลิตเป็นล้านเมกะไบต์ แพ็คเกจ RAM ขนาด 16GB เต็มรูปแบบและโปรเซสเซอร์ Core i7 ที่ประมวลผลอย่างรวดเร็วจะทำให้การจำลองของคุณเป็นไปอย่างฉับไว และหากคุณกำลังคิดที่จะใช้ CUDA นั้น การ์ดจอ NVIDIA GeForce ของ HP Spectre x360 ที่ให้มาด้วยจะสามารถจุวิทยาการข้อมูลหลายร้อยแกนเพื่อคุณได้เสมอ

ข้อมูลจำเพาะ

• Windows 10 64 บิต
• โปรเซสเซอร์ Intel Core i7
• RAM DDR4 สูงสุด 16GB
• การ์ดจอ NVIDIA GeForce MX150
• SSD สูงสุด 1TB

HP ProBook เป็นแล็ปท็อประดับเริ่มต้นสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาการข้อมูลที่มีงบกลางๆ ระบบปฏิบัติการ Windows 10 Pro ช่วยให้คุณสามารถเข้าสู่ระบบคอมพิวเตอร์ที่ทำงานจากระยะไกลด้วย Remote Desktop เข้ารหัสข้อมูลของคุณด้วย Bit Locker และเรียกใช้ Linux ด้วย Client Hyper-V

HP ProBook นำเสนอคุณสมบัติที่จำเป็นทั้งหมดให้กับคุณ เช่น RAM ขนาดสูงสุด 16GB และโปรเซสเซอร์ Intel Core i7 เสริม UHD Graphics ในตัวจะไม่อนุญาตให้คุณเรียกใช้แอปพลิเคชัน CUDA แต่สามารถเรียกใช้ OpenCL ได้ง่ายๆ

ข้อมูลจำเพาะ

• Windows 10 Pro
• โปรเซสเซอร์ Intel Celeron และ Core i3, i5 และ i7
• SDRAM สูงสุด 16GB
• Intel UHD Graphics
• NVMe SSD ขน่ด 256GB

เดี๋ยวก่อนนะ HP OMEN ไม่ใช่รุ่นที่เน้นการเล่นเกมหรอกเหรอ ขอบอกว่าก็จริงอยู่ แต่ RAM DDR4 ขนาดสูงสุดถึง 32GB และที่เก็บข้อมูล SSD สูงสุด 1TB ทำให้รุ่นนี้เป็นหนึ่งในแล็ปท็อปที่คุ้มค่าที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การ์ดจอ NVIDIA GeForce RTX ที่ให้มาด้วยนั้นเหมาะสมที่สุดสำหรับการใช้งานด้านวิทยาการข้อมูล นอกจากนี้ หากคุณต้องการเล่น Fortnite ไปด้วยแล้ว ก็ถือว่าคุณได้เป็นเจ้าของแล็ปท็อปเล่นเกมที่มีคุณภาพดีที่สุดเครื่องหนึ่งที่มีในตลาดแล้ว

ข้อมูลจำเพาะ

• Windows 10 64 บิต
• โปรเซสเซอร์ Intel Core i5 และ i7 9th Generation
• RAM DDR4 สูงสุด 32GB
• การ์ดจอ NVIDIA GeForce RTX
• NVMe SSD สูงสุด 1TB

หากคุณมีงบจำกัดแต่ยังคงต้องการแล็ปท็อปที่ดีที่สุดสักเครื่องเพื่อรองรับข้อมูลขนาดใหญ่ หยุดที่ตัวเลือกนี้ได้เลย HP Notebook 15 มอบพลังการประมวลข้อมูลด้วยโปรเซสเซอร์ Intel Core i7 พร้อม RAM เสริมขนาด 16GB SSD ขนาด 128GB ช่วยให้ข้อมูลเคลื่อนที่ได้อย่างรวดเร็วในขณะจัดเก็บข้อมูลล้ำค่าให้กับคุณ แม้ว่าคุณอาจต้องการใช้พอร์ต USB 3.1 จำนวน 3 พอร์ตเพื่อเชื่อมต่อกับไดรฟ์ภายนอกก็ตาม หากคุณเป็นนักศึกษามหาวิทยาลัยหรือผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้น เครื่องนี้ถือว่าคุ้มค่ามาก

ข้อมูลจำเพาะ

• Windows 10 64 บิต
• โปรเซสเซอร์ Intel Core i7
• RAM DDR4 สูงสุด 16GB
• Intel UHD Graphics (ไม่รองรับ CUDA แต่สามารถเรียกใช้ OpenCL ได้โดยอาศัยการปรับแต่งเล็กน้อย [5])
• SSD ขนาด 128GB

หากคุณมักต้องนำเสนอ Data Visualization บนจอโปรเจกเตอร์อยู่บ่อยครั้ง HP Spectre Folio จะช่วยให้คุณสร้างความประทับใจได้เสมอ ตัวเครื่องหุ้มหนังดูมีระดับ แต่แล็ปท็อปเครื่องนี้ไม่ได้มีดีแค่หน้าตา เพราะมาพร้อม RAM ที่มีความจุสูงสุด 16GB และโปรเซสเซอร์ Intel Core i5 และ i7 อันทรงพลังสำหรับ Turbo Boosted ความเร็วสูงสุด 4.2 GHz

คุณจะมีพื้นที่เหลือเฟือด้วยที่เก็บข้อมูล SSD ความเร็วสูงสุดถึง 256GB หน้าจอภายนอกอาจช่วยงาน HPCC หรือ Qubole ได้เป็นเวลานาน แต่ขอเตือนว่าคุณจะไม่สามารถเรียกใช้ CUDA บน Intel UHD Graphics ที่ใช้ร่วมได้ ข้อดีของแล็ปท็อปที่ดีที่สุดสำหรับนักวิทยาการข้อมูลคือโหมดแท็บเล็ตเพื่อการนำเสนอที่ง่ายดาย

ข้อมูลจำเพาะ:

• Windows 10 64 บิต
• โปรเซสเซอร์ Intel Core i5 และ i7
• RAM สูงสุด 16GB
• Intel UHD Graphics
• SSD สูงสุด 256GB

Big Data กำลังเติบโตแบบทวีคูณ แต่ในเมื่อมีโซลูชันแบบแจกแจง (Distributed Solution) แล้ว นักวิทยาการด้านข้อมูลควรคำนึงถึง RAM, ที่เก็บข้อมูล และสเปกอื่นๆ ด้วยหรือไม่ คำตอบคือ ควร แม้แต่ผู้ที่ใช้ประโยชน์จาก AWS หรือคลัสเตอร์ แล็ปท็อปที่ดีที่สุดสำหรับวิทยาการข้อมูลก็ยังต้องมี RAM มากกว่า แกนประมวลผลมากกว่า และในบางกรณีก็ต้องมี GPU ที่รองรับ CUDA สำหรับการประมวลผลแบบขนานที่เพิ่มระดับเมกะ อย่างไรก็ตาม ตัวเลือกแล็ปท็อปที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับนักเรียนที่มีงบน้อยก็จะมีความแตกต่างจากตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับผู้ที่มีทุนหนาเป็นอย่างยิ่ง

[1] Full Stack ML; นักวิทยาการข้อมูลต้องการหน่วยความจำมากแค่ไหน

[2] ความสามารถในการปรับขนาดสูง Petabyte, Exabyte, Zettabyte หรือ Yottabyte ใหญ่แค่ไหน

[3] NVIDIA; CUDA คืออะไร

[4] Khronos Group; ภาพรวม OpenCL

[5] Phoronix; ใช้งาน OpenCL ด้วย Intel UHD Graphics บน Coffeelake ภายใต้ Ubuntu Linux