[Python] AI 18 学習環境の検討(付録 横棒グラフの作成)

AI学習環境を一旦Windows10に移していました。久しぶりに自作PCを起動するとWindows Update35日間自動更新停止の期限が切れていて勝手に更新され、案の定ブルースクリーン頻発状態になりました。

幸い直前のシステムイメージがあったので復元し、グループポリシーエディタで自動更新停止を無期限に設定して(Win10 Homeでは設定不可)、Macに舞い戻ってきました。自作erにとってWindows10のアップデートはmacOSやiOSのそれとは比較にならないほど危険です。

Windows10とRyzen CPU、あるいはマザボとの相性が悪いのか、原因を探る気も起きません。復旧までに半日を要し、散々な目に遭いました。Windows10はしばらく扱いたくないです。

前回記事でも書きましたが、Window10でGeForce 750Tiを使うとMac mini 2018よりもKerasの学習モデルを速く作成できました。このGPUは7年前に発売された古いものなので、新しいGPUを買おうかと思っていた矢先のブルースクリーン事案により、やはり安定しているMacで学習を続けることにしました。

調べてみるとApple M1のGPUとしての機能はNVIDIAの廉価なGPUと同レベルであることが分かりました。今秋に発売予定のM1X MacがGeForce 1050辺りを遥かに凌駕するのは確実でしょう。

M1X Mac miniが発売されるのであれば、ホビーユースのAI学習機としても買いだと思います。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [4868, 12765, 18230, 18260]
label_x = ["Mac mini 2018","GeForce 750Ti","GeForce 1050","Apple M1"]

image ='test.png'
fig = plt.figure()
colorlist = ['#2e8b57','#8a2be2','#8a2be2','#2e8b57']

plt.barh(x, y,color=colorlist,align="center")
plt.yticks(x, label_x)
plt.title('Geekbench OpenCL', fontsize=18)
plt.tick_params(labelsize=14)
plt.tight_layout()
plt.show()

fig.savefig(image)