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考虑到实验室应该会有台式机跑模型训练，打算买个锐龙版轻薄本，或者 mx350 。平时干活会用到笔记本跑模型吗？
 | 1 ysmox 2020-05-08 19:05:06 +08:00 建议问下同门师兄师姐的建议 |
 | 2 lv2016 2020-05-08 19:08:25 +08:00 笔记本那速度还是算了吧。。。 |
 | 3 loryyang 2020-05-08 19:25:24 +08:00 笔记本基本上跑不了深度学习模型，要不就是非常简单的模型。但是实验室肯定会给你提供机器的 |
 | 4 Muniesa 2020-05-08 19:29:41 +08:00 via Android 最多拿来试一下代码能不能用… |
 | 5 yuruizhe 2020-05-08 19:43:36 +08:00 没 N 卡的轻薄笔记本会很不方便吗？不会，我个人很少用笔记本折腾 linux 会用到笔记本跑模型吗？会，我两个同学学习自动驾驶，用笔记本跑模型，因为摄像头在车上 个人目前的感受用笔记本 ssh 台式机才是不二选择 |
 | 6 ipwx 2020-05-08 19:47:49 +08:00 你没法使用笔记本跑模型。只有 ssh 连接某台台式机 /服务器这一条路可走。 所以写代码用啥都无所谓。windows 本，macbook，都可以。当然，一些库可能 nix 系统更容易安装。 |
 | 7 Drahcir 2020-05-08 19:50:5 +08:00 笔记本跑个学习用的小模型还行，大的就算了吧。 建议问一问导师还有学长学姐，一般实验室肯定会提供 SSH 之类的用来连接台式机。 我个人是选择精致的轻薄本，跑需要性能的程序就远程连接工作站。 |
 | 8 p2pCoder 2020-05-08 19:51:46 +08:00 实验室没机器？ |
 | 9 lizytalk 2020-05-08 19:52:02 +08:00 via iPhone 不会，笔记本验证模型能不能跑起来就够了，人家用 MacBook 做深度学习的不也照样做嘛 |
 | 10 YUX PRO 不会不方便, 如果是小模型, 在早期调试的时候用笔记本跑一跑是完全可以的 如果是训练大模型, 即便你笔记本有 n 卡, 训练的时候笔记本也会处于不能自理的状态, 其他的活啥也干不了温度还贼高...... 对我来说, 在 mbp 上的训练时间不会超过半小时, 其他的就在 colab 上跑, 或者租一个按小时付费那种 titan rtx, tesla v100 也就 5 块钱一小时 |
 | 11 longbye0 2020-05-08 20:08:26 +08:00 不会。 从来不用笔记本写代码，win 笔记本就是用来写本子的。 |
 | 12 namelosw 2020-05-08 20:11:07 +08:00 感觉这种只能连 server 。 感觉还是本机有个 N 卡比较方便。能交互的那种还好，要 commit deploy 的模型就很恶心。现在用 Mac Pro 没 N 卡驱动真难受……拖一拖再不出驱动就只能买 Vega 交火了。 |
 | 13 mayfly233 2020-05-08 20:22:02 +08:00 实验室没机器就别做机器学习了 实验室有机器的话笔记本随便买 反正都连 server |
 | 14 Huelse 2020-05-08 20:24:50 +08:00 笔记本注重续航、省电、重量就可以了，能打字打代码就行，钱多点还能加到外观上，不用来训练、生产之类的 |
 | 15 coloz 2020-05-08 20:25:11 +08:00  1 你还没跑几次，发现就已经毕业了 |
 | 16 nightwitch 2020-05-08 22:34:28 +08:00 n 卡可以很弱，但是不能没有。实验室的工作站不是你独享，也许你只是想跑个小 batch 看一下网络是否在工作，loss 是否在下降，但是工作站其他人在训练的时候你就跑不了，这个时候本机有显卡就很方便。 实验室的工作站其实并不好用，最主要的问题是，凡是管理规范的实验室，你都拿不到 root 权限，除非你本人是管理员。要是有一些软件包没有装，还要去找管理的人帮你装上，或者自己编译，无论哪一个，都很麻烦。 |
 | 17 necomancer 2020-05-08 22:38:54 +08:00 自己有的话调试方便。除非你们实验室钱足够，或者管理比较科学，比如每人一台服务器、或者固定多少显卡之类的。P.S. 虽然我不是做机器学习的，但是也用 GPU 进行运算。 |
 | 18 aihttp 2020-05-08 23:24:42 +08:00 可以看看这几天发布的 联想 Yoga14s 小新 15 AMD-4800u 吊打 Intel9 标压，已经不逊台式机了 |
 | 19 shakespaces 2020-05-08 23:29:53 +08:00 可以写代码，初步跑一下简单模型。 真跑实验还得用服务器，实验室不给提供的话，你就得自己搞个 N 卡台式机 |
 | 20 Lagrangian 2020-05-09 03:01:59 +08:00 via Android 能 ssh 就行，轻薄本就是干这个的。实验室没有台式机给你用也不要紧，可以用 google cloud 之类的。如果你恰巧财力雄厚，可以加一台台式机或者显卡坞。 |
 | 21 dartabe 2020-05-09 03:15:51 +08:00 笔记本配 n 卡你不如在线跑. google 可以选 GPU |
 | 22 GrayXu &nbs;2020-05-09 03:18:54 +08:00 1 笔记本太羸弱，debug 和训练都应该在服务器上才是正确的选择。不管这服务器是 colab 的免费 GPU 还是老师给的 GPU 。 3 年炼丹练习生。前面有人说机器被占用什么的，那说明你们实验室资源紧张，那要不要自己买 GPU 资源是另一回事，和程序应不应该在服务器上跑不冲突。 |
 | 23 nnqijiu 2020-05-09 08:02:54 +08:00 其实搞机器学习可以不需要 GPU，搞深度学习才需要 GPU |
 | 24 leewea 2020-05-09 08:39:39 +08:00 用 google 的 colab |
 | 25 xiaoyaocmx 2020-05-09 09:06:57 +08:00 如果老师有卡就用老师的卡啊，不然就 aws |
 | 26 galileo1214 2020-05-09 09:22:18 +08:00 过来人和你说，笔记本就算了，研究室不给的话就 colab，再不济百度也行。 研究室不支持的话，还是别 train 了，换个方向吧。 |
 | 27 ychost 2020-05-09 09:34:19 +08:00 笔记本只适合编码，train 不得行，没资源自给租一个 aws 或者 azure 的服务来训练吧 |
 | 28 AeroXi 2020-05-09 10:01:10 +08:00 笔记本用来 ssh 连实验室服务器就行了，搞机器学习的实验室都会有吧，笔记本的显卡再强散热也是个问题 要是实验室提供的不够用，像 mistgpu.com 这种租个 titan rtx 或者 V100 也就一小时 5 元，找老师报销去 |
 | 29 xwhxbg 2020-05-09 11:36:18 +08:00 根据我的经验，验证网络是否 work 都不行，大点的直接爆显存，batch 小了几十个 epoch loss 都不动弹，没啥验证意义，但是我还是觉得你买个 n 卡笔记本比较好，起码可以玩游戏 |
 | 30 northisland 2020-05-09 12:55:19 +08:00 预算够的情况下，是功率超过 200w 的大笔记本，其实还是有一个香， 折腾一下 cuda，再打打正经的游戏不香么？ x070mq 的算力，是 x080ti 的一半。应个急完全 ok 。 本机调试也是很香的。 |
| 31 northisland 2020-05-09 13:05:23 +08:00 当然，更多情况是，远程调试，本机调试，遇到很复杂的算法时，同时歇菜……collecting data... |
 | 32 systemcall 2020-05-09 21:39:47 +08:00 现在基本上都有 ipv6 地址了，就算是家里的电脑远程连上去就可以了，没必要放本地跑 mx350 的性能太差了，真正用的话也排不上用场，还是远程连实验室的台式机 而且台式机的话，你可以收矿卡来跑，便宜多了，PCIe x4 的口子应该够了，1000 左右的主板有可以插 3 个显卡的，只不过那样就装不进一般的机箱了 |
 | 33 yiningyang1228 2020-05-09 22:07:42 +08:00 虽然但是，还是建议有一个带 N 卡的笔记本。 我是用 mac 做 DL 的，大部分时间还是在服务器上跑完全 OK，但是难保希望调试一个 cuda/pytorch 或者 tf 的小 demo，或者紧急时刻马上要和导师开组会了需要展示一个 demo 调一个 bug，或者有个小比赛小演讲需要部署一个项目等等。这个时候虽然也可以远程解决，但是如果自己的电脑有一块卡的话，很多问题就会变的相当简单。 当然这只是在整个研究生博士生生涯中出现几率很小的一些场景，但一旦出现了还是希望自己本地有一块卡，能解决这些问题。 |
 | 34 kacawa 2020-05-10 09:39:05 +08:00 买个联想 Y7000P RTX2060 那款 |
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