機械学習エンジニアのためのノートパソコン
こんにちは、けんご(@N30nnnn)です。
機械学習エンジニアのためのノートパソコン： Zenbook UX331
かねてから「機械学習に適したノートパソコン無いよなぁ〜」と感じてました。
MacBookProは従来のエンジニアリングには良いのでしょうが、 乗っているGPUがAMDなので機械学習エンジニアリングに当たってはあまり有用ではありません。 NVIDIA GPU乗ったゲーミングノートは充電の持ちが異常に短くモバイルバッテリーを持っていても若干辛く、 軒並み2.0kgを超えて持ち運ぶにも辛い。 それはSurfaceBookも同様であり、 本体こそ2.0kgを下回るものの充電器が以上に重く、 更にはUbuntuとの相性が最悪です。そして高い。
そんな状況の中でどのPCを持つのが正解なのかなぁ〜と常に悩んでました。
個人的に理想的なノートパソコンの要件
機械学習エンジニアリングのためのノートPC探しをする上で、個人的に次のような要件があると良いと考えてます。
機械学習エンジニアリングに当たって、 NVIDIAのGPUが載っていることが欠かせません。 それは自分が画像系の開発が多いからではありますが、 そうでなくとも多くの機械学習エンジニアが求めることでもあると思います。
一方でノートPCに搭載されているGPUに高い性能は不要だと思います。 ノートではGPU環境でコードが正常に動くことが確認できれば良く、 ある程度大きいモデルの学習をノートで行うのは最早論外であるため、 理想としてはGPUの性能を限界まで落として消費電力と必要な電気供給量を下げて欲しいと感じます。 いわば「1Epochマシン」。
また、 持ち運ぶことを想定しているので軽量で電池持ちが良いと助かります。
「こんなノートPC無いかな〜？」と探していたら、ありました。
それがASUSのZenbook UX331というノートPCです。
ASUS Zenbook UX331
このノートの良い点は次の様な感じです。
- NVIDIA® GeForce® MX150 (GTX 1030相当)
- 13.3インチ
- 1.2kg (充電器込: 1.3kg)
- Ubuntu相性◎
- 英字キーボードに換装可
- バッテリー持ち 14.4時間 (メーカー測定)
- 価格 13万円
このノートのメリットはNVIDIA GPUを搭載していながらとても軽量な点です。 加えて英字キーボードに換装することが可能。 このマシンでGPU環境で推定処理が正常に進むことや、学習処理が1epoch正常に進むことさえ確認できればよく、 そうすれば学習用サーバーに処理を飛ばすことができるのがとてもメリットだと思います。
一方デメリットとしては、搭載メモリが8GBで増設不可である点です。 この点は「GPU環境でコードが正常に動くことが確認できる」 点がそこまでメリットにはならないエンジニアには致命的なデメリットです。 CPUも i5-8250Uと、 秀でているわけではありません。
他の選択肢
Razer Blade
- i7-7700HQ
- メモリー 16GB〜
- GTX1060
- 14インチ
- 23万円〜
- 1.9kg (充電器抜)
また、2018/5/22にフルモデルチェンジし、 日本で販売が行われていない新モデルが下位のスペックとしてあります。
Lenovo Legion Y520
メリデメ
- i7-7700HQ
- メモリー 16GB
- GTX 1050 Ti
- 15.6インチ
- 12万円 (割引後)
- 2.4kg (充電器抜)
- テンキー付 英字キーボード
上位モデルとして Legion-Y720があります。
https://www3.lenovo.com/jp/ja/jpad/notebooks/ideapad/legion-y-series/Legion-Y720/p/80VR0018JPwww3.lenovo.com
System76 Oryx Pro
メリデメ
- Core i7-8750H
- メモリ 8GB ~ 32GB
- GTX 1060 ~ GTX 1070
- 15.6 / 17.3 インチ
- 17万 ~
- 2.0 kg / 3.0 kg (充電器0.5kg)
- Ubuntu標準搭載
- テンキー付 英字キーボード
書き終えて
個人的に、現時点で最良のノートPCだなと感じてますが、 それは僕が「画像系機械学習開発が多い」ことと「移動が多いリモートワーカー」である前提が強く効いてるからだなと感じました。 また、デスクトップマシンや仮想マシンでの学習環境を持っている前提で、 ”コードを書く用のマシン”としてのノートでは最適だなと感じています。
同様の悩みを持つエンジニアに届きますように。
