一万块以下的话,就推荐两款轻薄本。
轻薄本的算力有限,只适合普通的机器学习和入门级的深度学习。但是目前大型的深度学习模型,也已经不是普通单机能玩转的,更别提笔记本了。所以,轻薄本只是一个不得已情况下的一个明智选择。
不过要注意,M1版的Air,目前还没有开发出适配Metal环境的PyTorch,还好TensorFlow配有插件了。当然了,CPU本身也能跑深度学习的 入门级模型 的不是么。
所以,这两款电脑,比较适合的是中等或普通强度的建模,或者日常的工作和学习。想要搞专业的高强度的建模,那还是上更高的显卡——如果同时还考虑便携、续航,那么价格很容易就破w,甚至奔2万去了。搞这么高强度的建模,不如弄台台式机了。或者干脆是轻薄本+云服务器。
这不巧了,咱今天提到的这两本也可以算是轻薄本,尤其是Air。
Air所谓的乞丐版在知乎上的讨论已经很多,各种测评也是应有尽有。总的来说,M1芯片已经被证明达到了预期——M1版的Air在某些地方的表现,甚至超越了价格是2倍的英特尔i9高配版Pro。事实证明,苹果的牛皮没有吹破。
Btw,以前个人不喜欢Mac OS是因为身边人用它搞日常Office老崩溃。不过那是老一代的Macbook Air,在2018年硬件升级之后的Air——尤其是配备M1芯片的Air,不仅Office很稳定,机器学习跑到飞起,还比因特尔的i5/i7更省电。
这也太优秀了吧。
于是本人果断入手,硬着头皮学起了MacOS。
学了一段时间,发现操控还挺顺的。怪不得现在的高校里边,尤其是美国这边,都是Air的天下了。
下面附上的链接都是京东自营:
另外,如果实在离不开Windows,PC里面当然就推荐性价比最高的小米了。
这分辨率2.5K和Air一样,但刷新率达到120HZ的屏,实在让我流口水——如果不是身在海外,我很可能就买的红米了。另外,这个电脑整体性能和Air相比各有所长,综合性能优秀,同样值得推荐。
MacBook Air 2020 M1 | 小米 Pro X 14 | |
---|---|---|
CPU/GPU |
M1:8核CPU;
7核GPU;16核神经网络引擎 |
11代酷睿i7-11370H;
RTX3050 显卡 |
分辨率 | 2560*1600,400尼特 | 2560*1600,300尼特 |
重量 | 1.29 kg | 1.6 kg |
屏幕尺寸 | 13.3 | 14 |
续航 | 最长18小时 | 最长8.5小时 |
内存+硬盘 | 8+512 | 16+512 |
系统 | Mac OS | Win 10(免费升11) |
Btw,搞机器学习其实最专业的系统是Linux。人家系统首先就自带了R/Python等编程工具,且各种机器学习包都首推Linux,其次才轮到Windows/MacOS。不过,如果硬盘和内存够大,Mac和Windows装个虚拟机,同样能玩转Linux。
Btw,如果预算更多,觉得3050的N卡还不够玩,可以稍微升级到3060(显存由4G升级到6G,位宽由128bits升级到192bits)的惠普。而且这个电脑的屏幕还更大,刷新率更高,有更好的视野。缺点是分辨率只有1080p,而且便携性就更差了。
个人觉得Mac OS虽然对于一般人有些上手成本,但是它浸入式的应用窗口+十几小时的续航,真的是太拉风。
综合来说,对于经常用机器学习的学生或办公族,Air+colab等各种云也许更胜一筹。
参考资料:
- MacBook Air - Technical Specifications;
- 京东自营的商品介绍页面。
以上。