M1 MacBooks诉Google

Question

我刚刚开始用tf.keras深入学习。我到了必须决定我想要发展的地方的时候了。本论文的研究项目是时间序列预测。我的选择是PyCharm on Macbook Air M1 2020或2013年第4代英特尔i5 Linux桌面和Google (请告诉我是否还有其他的)。

所以我现在的问题是哪一个更适合我的臀部。M1获得了大量的炒作，所以我认为M1会攻击我的桌面(实际上是炒作使我的购买决定有偏差)，但很好，它只是稍微好一点(就像我的cifar10基准测试中的1.2-1.5倍)，我想知道它是否值MacOS上的有效的1-2 GB内存，而我的Linux机器上的~14 GB内存。此外，Colab和我不知道谁会赢得比赛，因为Colab根据需求限制资源，但也允许在云TPU上进行分布式匹配，这将引入一些额外的编码工作。再一次，我不得不说:苹果硅上的ML也是如此。苹果的一些限制、特殊的MiniConda设置、很多问题 (也是严重的问题，比如训练错误等，我甚至都不认识到)实际上并没有真正解决这些问题。

从我希望在这里找到的专业数据科学家的角度来看，这是否清楚地表明了我应该选择哪一个？

Answer 1

还是用Collab更好。Kaggle还提供带有38h GPU的笔记本电脑，以及每周30小时的TPU，您可能也想看看这一点(加上Kaggle允许您使用GCP凭据，这样您就可以将私有的google云存储桶链接到您的Kaggle笔记本)。在Kaggle网站上，你还会发现大量的公共笔记本，它们对你有很大的帮助。