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|Google Colab大起底：与支持GPU的笔记本相比，谁更胜一筹？( 二 )



|Google Colab大起底：与支持GPU的笔记本相比，谁更胜一筹？
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性能比较
为了进行快速的性能测试 ， 我决定使用PyTorch库来训练 Fashion-MNIST数据集 。 该模型具有以下架构:

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不出意外 ， 大约有150K 可训练参数(包括权重和偏差)需要优化 。 除了Google Colab ， 还将使用我目前拥有的三台笔记本电脑：
· Lenovo ThinkPad T480s: Inteli7–8550U @ 1.8 GHz, 16GB RAM
· Lenovo Legion Y540: Inteli5–9300H @ 2.4 GHz, Nvidia GeForce 1650 4GB, 16GB RAM
· MacBook Pro 2019 13'': Inteli5-QC @ 1.4 GHz, 8GB RAM
记住 ， 模型在ThinkPad和MacBook Pro的CPU上训练出来 ， 而联想Legion中是在GPU 。 Google Colab中 ， 我在第一个notebook中使用了CPU运行 ， 在第二个中使用了GPU 。
使用快速图表来比较训练时间：

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· Colab (GPU): 8:43min; MacBook Pro: 10:29min; Lenovo Legion: 11:57min
· Colab (CPU): 18:10min, ThinkPad: 18:29min
可以看到 ， Google Colab的免费服务比我的支持GPU的联想Legion笔记本电脑还要快！Mac Book 比它性能更好 ， 尽管它只有1.4 GHz的四核CPU 。 而Think Pad设备最昂贵 ， 表现却最差 。
依靠这个小型的Fashion-MNIST数据集还不足以得出无懈可击的结论 ， 因为这需要更大的数据集和更多的训练周期 。 但我们不难得出结论 ， 如果你没有3000美元的游戏电脑 ， 可以考虑Google Colab。

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图源：unsplash
但它也存在一些“陷阱”：
· 内存：可能耗尽内存
· 可靠性：请悉知 ， 不确保GPU或TPU在需要的时候是否可用
· 运行时断开连接：如果笔记本闲置一段时间 ， 运行时将断开连接
尽管并不是十全十美 ， 但它仍然值得推荐 。 至少使用它的时候 ， 你的电脑不会升温 ， 这对于夏天来说太有必要啦 。

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