ゲーミングPCで機械学習をして、CPU/GPUの性能の違いをColaboとも比較してみた話【Windowsの機械学習環境構築手順決定版。TF2.0対応】 - Qiita

ゲーミングPCで機械学習をして、CPU/GPUの性能の違いをColaboとも比較してみた話【Windowsの機械学習環境構築手順決定版。TF2.0対応】PythonGPU機械学習Anacondacolaboratory ひとことで言うと 格安ゲーミングPC(Windows)を購入して、 Anacondaの仮想環境でCPU/GPUを切り替えられるようにして、 Tensorflow-GPU(v2.0)のコードを動かして、 ColaboratoryのCPU/GPUも含めた４パターンで、 性能比較をしてみたよ。 性能比較結果とWindows版環境構築手順をまとめておくね。という記事。 機械学習にはGPUが有効だよ、ってよく聞く ゲーミングPCにはGPUがある、そして最近安い ⇒ ゲーミングPCのGPUを機械学習に使ってみよう！ ということで、Windows上でのGPU環境構築を実施したが、 ハマり

[misshiki]

“性能比較結果としてはやはり、(12時間/90分の問題を考慮しなければ) Colaboratory(GPU)の利便性＆性能が際立っていた。 また、長時間利用したい場合でも、近い将来、 有償版の Colab Pro が日本でも使える...”