こちらでは、複数のプラットフォームにおいて、機械学習の性能比較を行った記事へのリンクを掲載したいと思います。(2021/6/6)
2021/08/01 投稿記事
M1 MacbookPro「M1チップ対応」機械学習パフォーマンス比較
2021/04/29 投稿記事
MacBook、Linux、Windows、Google Colaboratry、深層学習による言語学習の速度比較
各プラットフォームの情報
今回も記事を書きながら感じたのですが、性能比較をする際に必ず、そのプラットフォームに関する情報(性能など)を示す必要があります。通常、それらは、その時点での性能を示すので、それはそれで必要ですが、ソフトウェアなどはバージョンアップになることもあります。
ここでは、それぞれのプラットフォームの最新の情報を掲載したいと思います。項目に関しては、共通する部分と、独自の部分に分かれると思います。また、どの程度まで詳しく掲載するかは、今後様子を見ながら考えたいと思います。
掲載に関しては、それぞれの製品を購入した順番にしたいと思います。なお、製品を買い換えた場合は、買い換える前の製品は記載しません。
1 | Tablet PC | iPad gen.5 |
2 | Note PC | Windows Note |
3 | Note PC | M1 Macbook Pro 2020 |
4 | Mini PC | MINIS FORUM GK41 |
5 | AI Computer | Jetson Xavier NX |
6 | Smart Phone | iPhone SE |
余談ですが、こうして見ると、お金ができたら Windows の強力な Desktop PC が欲しいなと思います。ガンガンの GPU を搭載したものが欲しいです(笑い)。
表示する項目
それでは、各プラットフォームの情報として、表示する項目を示します。
1 | 番号 | |
2 | カテゴリ | Desktop Note Tablet Mini AI Computer Smart Phone |
3 | プラットフォーム | 製品名 |
4 | OS | Windows Ubuntu BigSur iPadOS iOS |
5 | ハードウェア | CPU/GPU/etc Memory Strage(SSD, SD Card) |
6 | ソフトウェア | [フレームワーク] [開発環境] [ライブラリ] [プログラム] |
フレームワーク | Tensorflow2 Keras Scikit-learn Chainer | |
開発環境 | VS-Code Jupyter Notebook / Lab Anaconda3 Virtualenv Venv Miniforge3 | |
ライブラリ | Numpy Pandas Matplotlib SciPy OpenCV PyQuery Beautiful Soup | |
プログラム | Python3 Pip3 conda |