研究生阶段搞机器学习，搞个没 N 卡的轻薄笔记本会很不方便吗？会用到笔记本跑模型吗

[Arsene]

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？

[ysmox]

建议问下同门师兄师姐的建议

[lv2016]

笔记本那速度还是算了吧。。。

[loryyang]

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

[Muniesa]

最多拿来试一下代码能不能用…

[yuruizhe]

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

[ipwx]

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。

[Drahcir]

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。

[p2pCoder]

实验室没机器？

[lizytalk]

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

[YUX]

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

[longbye0]

不会。
从来不用笔记本写代码，win 笔记本就是用来写本子的。

[namelosw]

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。

[mayfly233]

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

[Huelse]

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

[coloz]

你还没跑几次，发现就已经毕业了

[nightwitch]

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。

[necomancer]

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。

[chinanala]

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

[shakespaces]

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

[Lagrangian]

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。

[dartabe]

笔记本配 n 卡你不如在线跑. google 可以选 GPU

[GrayXu]

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。

[nnqijiu]

其实搞机器学习可以不需要 GPU，搞深度学习才需要 GPU

[leewea]

用 google 的 colab

[xiaoyaocmx]

如果老师有卡就用老师的卡啊，不然就 aws

[galileo1214]

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。

[ychost]

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

[AeroXi]

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

[xwhxbg]

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

[northisland]

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。

[northisland]

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...

[systemcall]

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

[yiningyang1228]

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。

[kacawa]

买个联想 Y7000P RTX2060 那款