Macbook vs macbook air vs pro: Что выбрать, M1 MacBook Air или M1 MacBook Pro?

Обзор MacBook Air

M1: Впечатляет, но не превосходит мой Intel MacBook Pro

В ноябре на мероприятии Apple One More Thing компания Apple представила новейшую линейку MacBook и представила чип M1. Во время мероприятия Apple рассказала о скорости работы, оптимизации времени автономной работы и о том, как MacBook Air на базе M1 может обрабатывать видео.

Apple заявила: «Редакторы могут рассчитывать на потрясающую производительность воспроизведения — два потока 4K ProRes на MacBook Air… с полным качеством». Это заявление привлекло мое внимание. Как Видеоредактор ZDNet и пожизненный пользователь MacBook Pro, я решил обменять свою текущую рабочую лошадку, MacBook Pro 2019 года с 32 ГБ ОЗУ, на MacBook Air M1 2020 года с 16 ГБ ОЗУ.

Через несколько недель я определенно впечатлен M1 Air, но в ближайшее время я не буду продавать свой Pro.

Все о M1

Раньше каждый Mac работал на процессоре Intel, а это означало, что Apple не могла контролировать все — с точки зрения вычислительной мощности — как это происходит с iPhone и iPad. Но теперь Apple перерезала шнур с Intel. Недавно компания выпустила собственный чип для компьютеров Mac, и первая версия называется M1.

Что это значит для вас как для клиента? Apple заявила, что M1 — это более быстрый процессор, оптимизирующий время автономной работы и позволяющий устанавливать приложения для iPhone или iPad. Переход на M1 также принес супер-тихую систему Active Cooling в линейку Pro и полностью убрал вентилятор из Air.

Ознакомьтесь с нашим объяснением M1, если хотите узнать подробности о первом собственном чипе Apple для Mac.

Производительность

Наряду с последней линейкой компьютеров Mac компания Apple выпустила обновленную версию операционной системы под названием Big Sur, взяв за основу и без того качественное программное обеспечение и сделав его еще лучше. Просмотр веб-страниц, загрузка видеофайлов, открытие приложений и просто повседневное использование M1 Air под управлением Big Sur реагируют быстро и точно.

Открытие приложений Adobe Creative Cloud, в частности, занимает не более 12 секунд с момента первого двойного щелчка до готовности приложения к использованию. Чип M1 явно оптимизировал повседневное использование MacBook Air и не замедлил мою рабочую нагрузку по редактированию видео — и это исходит от человека, который всегда использовал MacBook Pro с деками.

(Изображение: Бет Маудер)

Adobe Creative Cloud

Я понимаю, что по состоянию на 11 декабря 2020 года Creative Cloud по-прежнему предлагает приложения на базе Intel для MacBook Air M1, но это не значит, что я не могу быть впечатлен текущей предлагаемой функциональностью. Тем не менее, Adobe CC был тем местом, где я видел больше всего проблем в M1 Air, но я этого и ожидал.

Это не было серьезной проблемой, но быстрое переключение с инструмента на инструмент в Adobe Premiere довольно часто приводило к краху. Сменить аудиоканалы в Premiere тоже было сложно; всплывающее окно на экране не помещалось должным образом, и, похоже, не было способа сделать экран лучше. Время экспорта было немного медленнее с M1 Air, но я собираюсь приписать это безвентиляторной системе. Говоря о вентиляторах, я не осознавал, насколько раздражающе они звучат в моем MacBook Pro, поэтому тишина M1 Air просто невероятна.

Чтобы внести ясность, я не заметил резкого снижения производительности при использовании приложений на базе Intel, что наводит меня на мысль, что приложения на основе M1 будут работать еще лучше на компьютерах Mac с M1.

(Изображение: Beth Mauder)

Срок службы батареи

Не быть привязанным к шнуру питания — это так здорово! Раньше на моем MacBook Pro мне приходилось подключаться к сети несколько раз в день, чтобы выдержать 8-часовой рабочий день. Теперь я подключаюсь только один или два раза в день, когда утром начинаю с полной зарядки. И это запуск трех-четырех приложений CC, не менее 10 вкладок Chrome, Spotify и моего внешнего жесткого диска. Я ежедневно многого требую от своих ноутбуков, поэтому мне нужно что-то, что выдержит.

Аудио

Звук в M1 Air стал для меня переломным моментом.

По моему опыту тестирования, это было единственное, что удерживало меня от отказа от моего Pro и полного перехода на Air. В конечном итоге мне пришлось отредактировать звуковые дорожки на моем Pro, а затем переключиться на Air, чтобы продолжить его тестирование, потому что аудиовыходы в M1 Air не впечатляют.

M1 Air оснащен стереодинамиками с широким стереозвуком и массивом из трех микрофонов с направленным формированием луча. Звучит круто, но мой Pro оснащен высококачественной системой из шести динамиков с низкочастотными динамиками с принудительной компенсацией, широким стереозвуком и массивом из трех микрофонов студийного качества с высоким отношением сигнал/шум и направленным формированием луча. Разницы достаточно. Как для видеопродюсера, M1 Air мне не подходит.

(Изображение: Бет Маудер)

Дизайн

Чип M1 может быть новым, но в новейшем MacBook Air 2020 года нет ничего нового с точки зрения дизайна. Вы по-прежнему получаете 13,3-дюймовый дисплей со светодиодной подсветкой, большой трекпад, кнопку Touch ID и ту же клавиатуру. Самое большое конструктивное отличие M1 Air заключается в том, что у него два порта USB-C вместо четырех и разъем для наушников. Изменение дизайна было тем, на что я надеялся с введением M1. Казалось, что пришло время действительно изменить дизайн Air, но Apple решила иначе.

Может в следующем году?

ZDNET рекомендует

Почему я выбрал MacBook Air, а не MacBook Pro как специалист по данным | Дэнни Каннингем

Контрольные тесты и другие соображения, которые помогут вам выбрать между последними и лучшими ноутбуками Apple

Фото Ивека Гноса на Unsplash замена чипов Apple Silicon (M1). Я недавно был на рынке для нового ноутбука, и основными претендентами были 2020 MacBook Air и 2021 MacBook Pro.

В этой статье вы найдете подробное сравнение MacBook Air и MacBook Pro с точки зрения специалиста по данным, включая тесты производительности для некоторых распространенных задач, связанных с данными. Название этого поста портит концовку (я выбрал Air), но я дам рекомендации, как решить, какой вариант подходит именно вам.

Чтобы установить контекст, вот некоторая информация обо мне и о том, что я ищу в личном ноутбуке.

• Мне нравится работать над проектами, связанными с данными, в свободное время (иногда я пишу о них!). Обычно это означает много обработки данных, анализа данных, а иногда и сложных моделей машинного обучения.
• В моих проектах обычно используются наборы данных, которые достаточно малы, чтобы поместиться в памяти. Я редко работаю с действительно огромными наборами данных в своих личных проектах.
• Я не очень часто работаю с моделями глубокого обучения. Иногда я тренирую глубокую нейронную сеть, но обычно я работаю с более традиционными методами моделирования. Позже я объясню, почему это может повлиять на ваши решения.
• Помимо хобби-проектов, я много занимаюсь редактированием фотографий и иногда небольшим редактированием видео. Я не использую свой ноутбук для каких-либо серьезных игр или чего-то еще, что слишком утомительно.
• Я много лет пользуюсь экосистемой Apple, поэтому серьезно не рассматривал другие варианты. Извините всех любителей Windows или Linux.

Примечание. Я также профессионально работаю специалистом по данным, но я покупал личный ноутбук, а не для работы. Независимо от того, покупаете ли вы машину для личного или профессионального использования, это также может повлиять на ваше решение.

Apple выпустила два отличных ноутбука за последний год или около того: MacBook Air 2020 года с чипом M1 и MacBook Pro 2021 года с чипом M1 Pro или M1 Max. Чипы Apple Silicon уже продемонстрировали значительный прирост производительности и эффективности по сравнению с чипами Intel, которые использовались в предыдущих поколениях MacBook.

Существует множество возможных вариантов конфигурации для этих машин, и я не буду описывать их все (перейдите на веб-сайт Apple, чтобы изучить их самостоятельно). Вместо этого я сузил список до четырех вариантов, которые, как мне кажется, удовлетворят потребности большинства людей, в том числе большинства специалистов по обработке и анализу данных. Вот эти четыре варианта вместе с соответствующими техническими характеристиками:

Один из этих четырех вариантов, вероятно, станет вашим идеальным ноутбуком. Изображение автора. Стоковые изображения ноутбуков с Pixabay.

Примечание. Существуют и другие различия между Air и Pro, которые я не включил в приведенную выше таблицу. Некоторые из них могут повлиять на ваше решение. Я расскажу об этих различиях позже в статье.

Обзор MacBook Air: Самый дешевый ноутбук в линейке Apple (хотя стоит от 999 долларов, он все равно довольно дорогой). Это также самый маленький и легкий MacBook. Но не стоит списывать его на слабину — благодаря чипу M1 он превосходит высококлассные MacBook предыдущих поколений. «Обновленный» вариант, который я перечислил, является максимальным, который вы можете выбрать для памяти, процессора и графического процессора.

Обзор MacBook Pro: Самый мощный ноутбук Apple, но он дорогой… начинается с по цене 1999 долларов. Вы можете значительно повысить характеристики (и цену), если хотите, особенно если вы выбираете чип M1 Max. Он доступен в размерах 14 и 16 дюймов, а доступные характеристики и цены очень похожи — вам решать, предпочитаете ли вы портативность или больший экран.

Чего не хватает? Если вы знакомы с модельным рядом Apple, вы заметите, что я не упомянул M1 Max MacBook Pro. Если вы в основном используете свой ноутбук для задач по обработке и анализу данных, вам, вероятно, не понадобится вся мощь чипа M1 Max. Или, если вы это сделаете, дополнительные деньги, которые вы потратите на M1 Max, вероятно, лучше потратить в другом месте. Я также пропустил MacBook Pro M1 2020 года, потому что не думаю, что это хороший выбор для кого-либо — его характеристики очень похожи на MacBook Air на пару сотен долларов дороже.

Давайте проверим каждый ноутбук и посмотрим, как эти характеристики влияют на производительность. Я купил все четыре конфигурации и провел с ними серию тестов производительности. (А потом я вернул те, которые мне не нужны — спасибо за простой процесс возврата, Apple!)

Поскольку я планирую использовать свой ноутбук для проектов по науке о данных, я разработал тесты производительности с учетом задач по науке о данных. В частности, я протестировал три библиотеки Python, обычно используемые для задач обработки данных:

• Pandas: Проверьте некоторые основные операции с данными. В частности, соедините вместе несколько больших фреймов данных, а затем поверните большой фрейм данных. Измерьте, сколько времени занимает каждая операция. В основном это задача, интенсивно использующая память.
• LightGBM: Обучение мультиклассовой модели классификации на большом наборе данных с использованием библиотеки lightgbm. Измерьте время обучения модели. В основном это задача с интенсивным использованием ЦП.
• TensorFlow: Подгонка нейронных сетей с использованием библиотеки TensorFlow, которая обеспечивает ускорение графического процессора на компьютерах Mac. В частности, обучите сверточную нейронную сеть (CNN) на известном наборе данных MNIST и обучите модель CycleGAN на наборе данных horse2zebra. Измерьте среднее время за эпоху. В основном это задача с интенсивным использованием графического процессора.

Полную информацию о тестах можно найти на GitHub, включая весь исходный код и инструкции по самостоятельному запуску тестов.

Results

На графиках ниже показана производительность пяти протестированных мною ноутбуков. Вот ключ для меток осей:

• базовый MBA: базовая модель M1 MacBook Air (см. предыдущий рисунок)
• обновленный MBA: обновленный M1 MacBook Air (см. рисунок)
• базовый MBP: M1 Pro, базовая модель MacBook Pro (см. рисунок)
• модернизированный MBP: M1 Pro, модернизированный MacBook Pro (см. рисунок)
• 2019MBP: 16-дюймовый MacBook Pro с 16 ГБ ОЗУ и 6-ядерным процессором Intel i7 и графическим процессором AMD Radeon Pro 5300M — достаточно мощный MacBook последнего поколения Intel (это мой рабочий ноутбук)

Пройдёмся результаты каждого теста один за другим.

В аннотации показан объем оперативной памяти. Изображение автора.

Тест производительности Pandas требует хранения больших кадров данных и управления ими в памяти. Три машины M1 с 16 ГБ памяти (обновленная MBA, базовая MBP и модернизированный MBP) предсказуемо превзошли машину с 8 ГБ памяти (базовый MBA) примерно на 50%. Производительность трех средних моделей должна быть одинаковой.0003

Весьма многообещающим результатом является то, что базовый M1 MacBook Air превосходит 16-дюймовый MacBook Pro 2019 года в этом тесте, даже несмотря на то, что у более старой машины в два раза больше памяти. Похоже, что чип M1 с 8 ГБ ОЗУ превзойдет Intel чип с 16 ГБ ОЗУ. Это потрясающе.

Ключевой вывод: Удвоение объема памяти делает задачи, интенсивно использующие память (примерно), в два раза быстрее, чем ожидалось. Air и Pro будут работать одинаково, если у них будет одинаковый объем памяти. , И M1 надирает Intel задницу.

Аннотация показывает количество ядер процессора. Изображение автора.

LightGBM соответствует модели классификации деревьев с градиентным усилением для большого набора данных. Это была задача с интенсивным использованием ЦП — во время выполнения теста все ядра ЦП были загружены до предела.

Начнем с результатов M1 Pro MacBook Pro. Модернизированный MBP имеет на 25 % больше ядер и обеспечивает на 15 % более высокую производительность. Некоторая убывающая отдача, но добавление ядер ЦП имеет довольно линейный эффект на производительность.

Теперь давайте рассмотрим результаты MacBook Air в контексте. Хотя Air и базовый Pro имеют 8-ядерные процессоры, они не идентичны: Air имеет 4 ядра производительности и 4 ядра эффективности, а Pro имеет 6 ядер производительности и 2 ядра эффективности. Какая разница? Что ж, тест производительности показывает, что разница ощутима, но невелика. Базовый Pro превосходит Air примерно на 8%. Другими словами, разрыв между двумя моделями Pro в два раза больше, чем разрыв между Air и базовой моделью Pro.

Ключевой вывод: Увеличение числа ядер ЦП повышает производительность предсказуемым образом. Производительность MacBook Air находится в пределах 8% от производительности MacBook Pro, несмотря на эффективность и распределение ядер производительности. И опять же, даже самый немощный чип М1 опережает чип Intel.

Аннотация показывает количество ядер графического процессора. Изображение автора.

Я объединяю два теста TensorFlow в одну сводку, потому что они рассказывают одну и ту же историю. В обоих тестах модель нейронной сети обучалась на наборе данных. TensorFlow может использовать ускорение графического процессора на компьютерах Mac (как M1, так и Intel), поэтому в первую очередь это был тест графического процессора.

Опять же, эти результаты оказались в точности такими, как мы и ожидали, глядя на спецификации. Модернизированный графический процессор MBP имеет на 14% больше ядер, чем базовый MBP, а базовая модель на 10% медленнее. Базовый MBP имеет в два раза больше ядер, чем базовый MBA, а MBA на 75% медленнее (усреднение результатов двух тестов). Есть некоторое снижение отдачи, но увеличение количества ядер графического процессора, как и ожидалось, повышает производительность в этом тесте производительности.

И это самая большая разница, которую мы видели между машинами M1 и Intel. Все машины M1 доминировали в 2019 году.Интел Макбук Про. (И я ожидаю, что эта разница со временем станет более заметной — TensorFlow работает с на графическом процессоре M1, но, вероятно, он еще не оптимизирован. Я ожидаю некоторых улучшений в библиотеке TensorFlow, которые приведут к постепенному повышению производительности. улучшения на машинах M1 в течение следующих нескольких лет.)

Я не тестировал ни на каких машинах M1 Max, но очевидно, что они будут работать еще лучше. Вы можете указать M1 Max с ядрами графического процессора до 32 ГБ (если вы готовы потратить более 3100 долларов). Вы можете экстраполировать данные из таблицы тестов TensorFlow, чтобы получить довольно хорошую оценку производительности этого чипа.

Еще стоит отметить, что у MacBook Air нет вентилятора. Обычно это не имеет значения, потому что эффективность чипа M1 держит температуру под контролем, но компьютер будет нагреваться при длительных рабочих нагрузках (например, при обучении глубокой нейронной сети). Есть большая вероятность, что в какой-то момент вы увидите некоторое тепловое дросселирование, которое несколько замедлит работу. Мои тесты не проводились достаточно долго, чтобы заметить какое-либо троттлинг, поэтому я не могу комментировать, насколько значительным будет эффект. У MacBook Pro есть вентилятор, поэтому он меньше подвержен троттлингу.

Ключевой вывод: Увеличение количества ядер графического процессора предсказуемым образом повышает производительность TensorFlow, так что это большая победа для MacBook Pro и его более крупного графического процессора по сравнению с MacBook Air. Все чипы работают очень хорошо по сравнению со старыми компьютерами Mac.

Примечание по теме: Не все популярные библиотеки интегрированы с графическим процессором M1. Например, PyTorch в настоящее время не поддерживает интеграцию графического процессора на Mac (M1 или Intel), и неясно, добавят ли они поддержку в будущем. Если вы являетесь пользователем PyTorch, вам придется обойти это, либо используя вместо этого TensorFlow, заплатив за ресурсы облачных вычислений, либо купив отдельную машину Linux и графический процессор для машинного обучения.

Прежде чем дать рекомендации, я хочу отметить некоторые другие факторы, которые могут повлиять на выбор вашего ноутбука, потому что большинство из нас не использует свои ноутбуки только для работы с данными.

Понятно, что Apple разработала новейший MacBook Pro для людей, активно занимающихся графическим дизайном, 3D-рендерингом, работой с видео и так далее. Они больше всего выиграют от мощности чипов M1 Pro и M1 Max. Эти пользователи должны платить за обновленные модели, потому что на рынке нет лучших альтернатив. Если вы выполняете (много) такого рода работу в дополнение к науке о данных, вам подойдет MacBook Pro. В противном случае есть хороший шанс, что вам действительно не нужна вся эта мощность.

Экран Liquid Retina XDR на MacBook Pro на дюйм больше и намного лучше, чем светодиодный экран на MacBook Air. Это огромное преимущество для людей, занимающихся фото- и видеосъемкой, но это также хорошо для повседневных задач, таких как просмотр фильмов. Веб-камера Pro также имеет более высокое разрешение (1080p против 720p в прямом эфире), что может быть важно для пользователей, которые присоединяются к большому количеству видеозвонков.

MacBook Pro оснащен портом HDMI, слотом для SD-карты и портом для зарядки MagSafe, поэтому проблем с подключением никогда не возникнет — MacBook Air ограничен двумя портами Thunderbolt/USB-C. И Pro может подключаться к нескольким внешним дисплеям, в то время как Air ограничен одним. Вероятно, не нарушителей условий сделки, но эти функции имеют ценность.

Имейте в виду, что MacBook Air также имеет некоторые преимущества. У него больше время автономной работы, и он легче, чем Pro (2,8 фунта против 3,5 у 14-дюймового Pro). И это личное предпочтение, но я думаю, что клиновидный дизайн MacBook Air выглядит намного лучше, чем новый MacBook Pro.

Отсутствие вентилятора в MacBook Air может быть как плюсом, так и минусом — с одной стороны, иногда вы можете столкнуться с температурным троттлингом, но, с другой стороны, вас никогда не будет беспокоить шумный вентилятор ноутбука.0003

И цена, конечно! Все эти ноутбуки дорогие, но MacBook Pro действительно дороже. Вы должны решить, действительно ли вы тратите столько денег на ноутбук или эти деньги лучше потратить в другом месте.

Изображение автора.

MacBook Air на год старше, поэтому в настоящее время вы можете найти их восстановленными в Apple, что делает их еще более выгодными. Я купил свой отремонтированный, и я рад, что сделал это. И иногда вы также можете найти предложения, если вы не покупаете напрямую у Apple (например, у Amazon).

Наконец-то пришло время порекомендовать несколько ноутбуков! Приведенные ниже рекомендации учитывают результаты эталонных тестов и другие соображения, которые я описал.

Выберите MacBook Air (чип M1), если…

У вас легкие и средние рабочие нагрузки по обработке данных. Если большая часть вашей работы связана с обработкой и очисткой данных, базовым анализом данных и/или подбором моделей без глубокого обучения, вы, вероятно, относитесь к этому типу пользователей. Я подпадаю под эту категорию (перечитайте раздел «Моя биография», если хотите узнать больше).

MacBook Air даст вам много энергии и, вероятно, будет намного быстрее, чем любой ноутбук, с которого вы обновляетесь. 7- или 8-ядерный графический процессор достаточно мощный для некоторой работы с глубоким обучением — вам нужно подумать об обновлении до MacBook Pro только в том случае, если вы выполняете много такой работы и решите, что вам действительно нужно, чтобы ваши модели обучались быстрее. .

Легким пользователям подойдет базовая модель и 8 ГБ ОЗУ, но большинству специалистов по данным, вероятно, стоит перейти на 16 ГБ ОЗУ. Задачи, которые вы выполняете чаще всего, например преобразование больших наборов данных, будут выполняться намного быстрее, а ваша продуктивность — выше.

Если вас устраивает жесткий диск на 256 ГБ, я бы остановился на базовой опции с 7-ядерным графическим процессором. Если вам нужен жесткий диск емкостью 512 ГБ или больше, я бы порекомендовал перейти на 8-ядерный графический процессор — это будет стоить всего на 50 долларов больше.

Выберите MacBook Pro (чип M1 Pro), если…

У вас очень большая рабочая нагрузка в области обработки данных и/или у вас есть потребности, не связанные с наукой о данных, которые выиграют от более мощного графического процессора. Вы получите достаточную отдачу от затраченных средств только в том случае, если будете постоянно использовать преимущества мощного графического процессора в чипе M1 Pro. В науке о данных это, вероятно, означает, что вы занимаетесь глубоким обучением. Помимо науки о данных, вы можете оправдать эту покупку, если вы много работаете над дизайном или видео, для чего требуется мощный графический процессор.

Вам решать, стоит ли обновлять модель с 10-ядерным процессором и 16-ядерным графическим процессором. Это на 200 долларов больше, чем у базовой модели, и дает вам небольшое, но измеримое улучшение производительности (см. тесты производительности). Есть также гораздо больше обновлений, которые вы можете сделать для этой машины, но цена соответственно увеличивается.

Выберите MacBook Pro (чип M1 Max), если…

У вас есть потребности, не связанные с наукой о данных, для которых требуется мощный графический процессор, например, для проектирования или работы с видео. Я не думаю, что M1 Max — правильный выбор для большинства специалистов по данным.

Вы можете подумать, что M1 Max будет отличным выбором, если вы много занимаетесь глубоким обучением, и вы будете правы… в некотором роде. Очевидно, что M1 Max — это MacBook, который лучше всего подходит для обучения моделей, оптимизированных для графического процессора. Но это будет стоить вам много денег — минимум 2899 долларов за вариант с 24-ядерным графическим процессором и больше, если вы сделаете какие-либо другие обновления.

Для тяжелых рабочих нагрузок глубокого обучения я бы порекомендовал вам купить более дешевый Mac (либо Air, либо M1 Pro) и использовать сэкономленные деньги для оплаты облачных вычислительных ресурсов, когда они вам понадобятся. Ваш ноутбук по-прежнему будет достаточно пригоден для работы в меньшем масштабе, и когда вам действительно понадобится дополнительная мощность, вы можете заплатить за ресурсы и все же, вероятно, выйти вперед с точки зрения затрат. И имейте в виду, что некоторые вещи, такие как PyTorch, не будут хорошо работать на любом Mac, даже на M1 Max, поэтому вам все равно придется перенести эту работу куда-то еще. В качестве альтернативы рассмотрите возможность покупки коробки с Linux и графического процессора Nvidia для использования в машинном обучении.

(Если вы хотите узнать больше об оборудовании для глубокого обучения, ознакомьтесь с этим замечательным руководством от Нира Бен-Цви. Он говорит, что «ноутбука для глубокого обучения больше не существует» — вам лучше использовать облачные ресурсы. или создание рабочего стола.)

Выберите более старый MacBook Pro (чип Intel), если…

Вы действительно хотите избежать сбоев в существующих средах, рабочих процессах или конвейерах данных. Если вы переходите с Intel Mac, переход не будет безболезненным. Вам придется многое переустановить из-за различий между ARM64 новых компьютеров Mac и архитектурой x86 старых моделей Intel. Например, вам потребуется установить новые версии Python, Conda и других инструментов, а также переустановить пакеты в вашей среде. Ожидайте устранения неполадок.

Тем не менее, изменение того стоит для большинства людей. После переходного этапа у вас будет лучшая и более быстрая машина. Проблемы совместимости, вероятно, больше беспокоят профессиональные случаи использования, когда сбои могут прервать производственный код. И вы всегда можете использовать Rosetta в краткосрочной перспективе для запуска приложений и программ, разработанных для процессоров Intel/архитектуры x86.

Выберите что-нибудь другое (ноутбук не Apple), если…

Вы хотите худшую операционную систему и пользовательский интерфейс. (Шучу!)

Если не вдаваться в личные предпочтения операционных систем, у компьютеров Mac есть некоторые недостатки в случаях использования в науке о данных. Например, PyTorch не поддерживает GPU для Mac. Если вы много занимаетесь глубоким обучением, особенно если вы используете PyTorch, вам лучше подойдет машина с Windows или Linux с графическим процессором Nvidia. (Или в любом случае приобретите Mac и заплатите за ресурсы облачных вычислений!)

Я надеюсь, что это обсуждение поможет вам решить, какой ноутбук вам подходит, или, по крайней мере, даст вам лучшее представление о том, что вам следует искать. Подводя итог, вот тот же график, что и ранее, с добавлением некоторых рекомендаций:

Изображение автора. Стоковые изображения ноутбуков с Pixabay.

Пока что я очень доволен своим выбором MacBook Air. Да, MacBook Pro определенно лучше, когда дело доходит до производительности, но я бы предпочел потратить дополнительные 1000 долларов (или больше!) в другом месте. Честно говоря, я годами с нетерпением ждал выхода этого MacBook Pro, но в итоге он оказался для меня неправильным выбором.