현재 3년된 인텔 맥북프로 사용중인 사과농장주입니다.
최근 딥러닝을 배워서 내년 즈음부터 제 업무에 적용을 시켜보려고 합니다.
사용하려는 데이터나 모델이 아주 크고 복잡한 것은 아닙니다.
(기껏해야 수백메가 정도 크기에, 모델도 일반적인 순차모델 사용할 것 같습니다.)
2020 M1 맥북이나 올해 말 나올 맥북프로가 잘 버틸 수 있을지 모르겠네요.
어차피 내년에 맥북 업그레이드는 계획중이긴 해서 새로 살 건데 딥러닝용 데스크탑을 따로 사야 할 지 고민입니다.
맥북에서 딥러닝 구현 과연 가능할까요?
경험 있으신 분 조언 구합니다.
딥러닝은 일반 기계학습보다 양도 훨씬 많고, 형태도 다양한 데이터를 다루다보니, 아무래도 외장 GPU(CUDA 가속이 가능)가 달린 Windows PC를 고르는 것이 옳다고 생각합니다. 제가 이번에 겪은 사례를 예로 들면, 사이킷런으로 여러 estimator 학습, 앙상블 시에는 코랩보다 로컬이 훨씬 빨랐습니다. 그리고 텐서플로를 실행했을 때도 단순 분류는 로컬이 빨랐지만, 이외 기타 이미지 분류, CNN, RNN 등은 코랩이 빨랐습니다.
요약 드리자면, 기계학습까지는 M1 맥으로 로컬을 돌려도 쏠쏠한 재미를 볼 수 있었지만, 이외 이미지 분류나 막대한 양 데이터를 다룰 때 외장 GPU 없이는 상당히 버거웠습니다. 꼭, 직접 체험해보시고 좋은 결정하셨으면 좋겠습니다 ㅎㅎ
예전에 딥러닝 노트북만으로 하겠다고 XPS 15 1050ti 달린거 200주고 샀는데, 느리고 불편하고 무거워서 100만원 데탑/50만원 중고맥북으로 이동해서 성능과 가벼움을 모두 얻었어요
간단히 토이프로젝트나 간단한 모델은 괜찮은데...실제 업무적용은 아직 무리라 생각이 됩니다.
개인적으로 맥북(M1이 아니어도...)에서 colab을 이용해서 모델 개발을 하는게 가성비가 가장 좋다고 생각됩니다. ^^
Colab pro를 쓰면 월 9.99달러에 세션 유지시간이 12시간 * 2배 가까이 되니까, 모델이 크지 않으시다면 충분히 가능하리라 생각됩니다. (물론 pro요금제는 colab에서 더 좋은 gpu를 할당받을 가능성이 더 크니까 모델 생성속도도 더 빠르겠죠...)
요즘은 Colab pro plus 버전도 출시되어서 pro보다 훨씬 나은 버전으로 활용도 가능합니다.
Pro나 Pro plus는 gpu가 t4급으로 할당될 가능성이 매우매우 높습니다.
t4는 v100의 대략 50~60%의 성능을 제공해 줍니다.
ubuntu + nvidia