Google Colab 免费算力：切换 T4 / TPU v5e 运行时的实测

很多人用 Colab 一直停留在默认 CPU 配置，其实免费版就可以切换运行时类型。本文实测从默认环境升级到 T4 与 TPU v5e 的配置差异。

说明：可用运行时类型与配额以 Colab 实时页面为准，免费版资源有限且可能调整。

一、默认环境配置

官网：https://colab.research.google.com/

新建笔记本，点击左下角终端入口，安装并运行 neofetch 查看配置：

apt update -y && apt install neofetch -y
neofetch

实测默认环境：AMD EPYC 双核、12G 内存。跑基础 Python 脚本、常规数据分析够用，大模型训练或大规模并行计算会吃力。

二、切换运行时类型

操作路径：右上角下拉菜单 →”代码执行程序”→”更改运行时类型”，可选：

• 普通 CPU（默认）：轻量代码测试；
• T4：带 16G 显存，适合中小型深度学习模型入门实践；
• v5e TPU：Google 自研 AI 加速芯片，适合推理与实验性训练。

注意：切换会断开当前终端连接，保存后等待重新连接即可。

三、升级后实测

重新运行 neofetch，实测 v5e 环境：AMD EPYC 24 核、47GB 内存、225GB 磁盘。相比默认环境提升明显，适合多线程数据预处理、开源大模型推理测试、中小规模实验性训练。

以上为笔者单次实测，免费版具体配置与可用性因账号和时段而异，以 Colab 实时页面为准。

四、关键限制：会话时长

右上角”资源”面板可查看预计可用时长（实测约 1 小时 50 分钟）。免费版高性能运行时有明确的时长边界，跑长任务要提前拆分、阶段性保存中间结果，避免超时中断丢失进度。

五、总结

Colab 免费版的 T4 / TPU 运行时是官方提供的功能，按需切换即可。注意两点：一是配置与时长以实时页面为准，二是遵守 Colab 使用条款，不要把免费算力改造成对外服务或多用户共享平台。

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说明：本文基于 Colab 官方版本功能整理，配额与政策以官网实时页面为准。