Data science için macbook almak isteyenlerin merak ettiği konulardan biri de tensorflow ve apple işlemcilerinin uyumluluğu. Bu makalede tensorflow ve m1 işlemci, tensorflow ve m2 işlemci, veri bilimi apple işlemci gibi konulara değineceğiz.
Data science, yani veri bilimi, günümüzde en popüler ve en talep gören alanlardan biri. Veri bilimi ile büyük verileri analiz ederek anlamlı sonuçlar çıkarmak, yapay zeka modelleri geliştirmek, makine öğrenmesi algoritmaları uygulamak mümkün. Veri bilimi yapmak için ise güçlü bir bilgisayara ihtiyaç var.
Macbook, Apple’ın ürettiği dizüstü bilgisayar serisi. Macbook’lar hem tasarım hem de performans açısından pek çok kullanıcı tarafından tercih ediliyor. Ancak veri bilimi yapmak isteyenler için macbook’ların avantajları ve dezavantajları neler? Özellikle tensorflow gibi popüler bir kütüphane ile macbook’ların uyumluluğu nasıl?
Tensorflow ve M1 İşlemci
Tensorflow, Google’ın geliştirdiği açık kaynaklı bir kütüphane. Tensorflow ile yapay zeka modelleri oluşturmak, eğitmek ve test etmek mümkün. Tensorflow’un en büyük avantajlarından biri de GPU (grafik işlemci) desteği sunması. GPU ile tensorflow modellerini daha hızlı çalıştırabilirsiniz.
Apple ise 2020 yılında kendi işlemcisi olan M1’i piyasaya sürdü. M1 işlemci, ARM mimarisine sahip bir işlemci. ARM mimarisi, daha az enerji tüketen ve daha verimli çalışan bir mimari. Ancak ARM mimarisi ile x86 mimarisi arasında bazı uyumluluk sorunları olabiliyor.
Tensorflow’un resmi sitesinde de belirtildiği gibi, tensorflow M1 işlemci ile tam olarak uyumlu değil. Tensorflow’un M1 işlemci için özel olarak optimize edilmiş bir sürümü henüz yok. Ancak bazı çözümler mevcut.
Bunlardan biri, Apple’ın geliştirdiği Rosetta 2 adlı bir yazılım. Rosetta 2, x86 mimarisindeki uygulamaları ARM mimarisinde çalıştırabilen bir çevirici. Rosetta 2 ile tensorflow’u M1 işlemci üzerinde çalıştırabilirsiniz. Ancak bu yöntem performans kaybına neden olabilir.
Bir diğer çözüm ise, tensorflow’u M1 işlemci için özel olarak derlemek. Bu yöntem ile tensorflow’u M1 işlemcinin özelliklerine göre optimize edebilirsiniz. Ancak bu yöntem biraz zahmetli ve teknik bilgi gerektiriyor.
Tensorflow ve M2 İşlemci
Apple, 2021 yılında M1 işlemcinin devamı niteliğinde olan M2 işlemcisini duyurdu. M2 işlemci, M1 işlemciden daha güçlü ve daha hızlı bir işlemci. M2 işlemci ile veri bilimi yapmak isteyenler için tensorflow’un uyumluluğu nasıl?
Apple, M2 işlemci ile birlikte tensorflow’un M2 işlemci için optimize edilmiş bir sürümünü de yayınladı. Bu sürüm ile tensorflow’u M2 işlemci üzerinde sorunsuz bir şekilde çalıştırabilirsiniz. Ayrıca M2 işlemci, GPU desteği de sunuyor. Bu sayede tensorflow modellerini daha hızlı eğitebilir ve test edebilirsiniz.
Veri Bilimi Apple İşlemci
Apple’ın kendi işlemcileri olan M1 ve M2 ile veri bilimi yapmak mümkün. Ancak veri bilimi için macbook almak isteyenlerin dikkat etmesi gereken bazı noktalar var.
Bunlardan biri, macbook’ların depolama alanı. Macbook’lar genellikle SSD (katı hal sürücü) ile geliyor. SSD’ler, HDD (sabit disk sürücü) göre daha hızlı ve daha dayanıklı. Ancak SSD’lerin kapasitesi HDD’lere göre daha düşük olabiliyor. Veri bilimi yaparken büyük veri setleri ile çalışacağınız için depolama alanına ihtiyacınız olacak. Bu yüzden macbook alırken depolama alanına dikkat etmeniz gerekiyor.
Bir diğer nokta ise, macbook’ların fiyatı. Macbook’lar, performans ve tasarım açısından pek çok avantaj sunuyor. Ancak bu avantajların bir bedeli var. Macbook’lar, piyasadaki diğer dizüstü bilgisayarlara göre daha pahalı olabiliyor. Veri bilimi için macbook almak isteyenlerin bütçelerini göz önünde bulundurmaları gerekiyor.
Data science için macbook almak isteyenlerin merak ettiği konulardan biri de tensorflow ve apple işlemcilerinin uyumluluğu oldu. Bu makalede tensorflow ve m1 işlemci, tensorflow ve m2 işlemci, veri bilimi apple işlemci gibi konulara değindik.
