AI 딥러닝 공부할때 맥이랑 윈도우중에 어느게 좋나여
익명 작성일 - 맥이든 윈도우든 어자피 구글 코랩쓰면 다 해볼 수 있지만
굳이 고른다면 딥러닝의 경우 gpu가 중요하기 때문에 윈도우 환경이 더 편하겠네요.
그런데 코랩 쓴다 한다면
학사 실습 수준이면
뭘사도 상관 없습니다.
익명 작성일 - 큰 차이가 없어요 그냥 원하시는대로 사시면 될듯합니다
편의성은 코딩할때는 윈도우가 더 좋아서 윈도우를 추천하긴합니다!
딥러닝 공부에 대해 궁금하신 거 있으시면 물어보세요!!
익명 작성일 - 맥은 최근에 나온 애플 실리콘 칩(M1, M2)을 이용한 것을 사용하시면 하드웨어 가속이 됩니다.
일단 기본적으로 인공지능을 하시는 분들은 리눅스 기반에서 하고 있기 때문에 전 맥을 더 추천드리는 편입니다.
윈도즈에서 할 경우에는 아나콘다 등에서 GPU 가속을 잡아주셔야하는데, 이 작업이 꽤 껄끄럽습니다.
어차피 아나콘다 사용하는 것은 어떤 플랫폼이든 다 마찬가지이니까요.
하드웨어 가속이 되는 것과 아닌 것은 차이가 크니까, 꼭 유념해야합니다. CUDA를 지원하기 위해서는 윈도즈에서는 최근 nVidia 그래픽 카드가 있어야 하고요. 맥은 어차피 애플 실리콘 칩에서 어느정도 지원을 하기 때문에 괜찮습니다.
대규모 모델을 돌리시려면, 전용 하드웨어가 필요하고요. 그래픽 카드도 체이닝해서 연결해야 하고요. 보통 리눅스를 이용해서 사용하니까 윈도즈와는 거리가 있어보입니다.
학교에서 과제정도로 생각하신다면, 애플 실리콘칩이 있는 맥이나 nVidia 그래픽 카드가 붙어 있는 윈도즈 머신 중 하나가 될 듯 합니다.
전문적으로 가실거라면 별도로 맞추어야 하고요. 이 경우에는 리눅스를 사용해서 구성하시면 될 듯 합니다.
코랩의 경우에는 웹만 연결되면 가능한 것이기 때문에 시스템에 제약이 없습니다. 코랩은 이미 프로그램이 설치되어 있는 것이기 때문에 손쉽게 다가갈 수 있지만, 크롤링과 연결, 오랜시간 작업 등에는 부적합 부분도 있습니다. 유료 코랩 계정이면 그것도 가능하겠지만요. 무료는 한계가 있습니다. 또한 로컬 드라이브를 바로 엑세스할 수 없는 불편함은 감수하고 가셔야 하고요.
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