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人工智能显卡需求量大吗

简述信息一览：

固态硬盘，至少128G固态机械混合硬盘也行，要带独立显卡，2G就够，运行内存至少4G屏幕分辨率尽量要高。因为预算有限，我推荐这些配置就也可以使用了。

使用PS（Photoshop）和AI（Illustrator）软件需要一定的电脑配置来保证软件的流畅运行和效率。常用PS/AI的，建议i3处理器起步即可，内存8GB，固态硬盘最好一个，独显一般没必要，非要加的话入门级独显即可。

（图片来源网络，侵删）

人工智能对电脑配置要求还是比较高的，考虑到应该是处于学习应用阶段，一般需要八代酷睿I5或三代锐龙R5以上处理器、16G以上内存、GTX1060以上独立显卡。

因此，选择一个笔记本要进行AI的开发工作那么最首要的一个特点就是需要笔记本内集成一个Nvidia的显卡，而且是越多处理单元越好。

学人工智能买笔记本电脑推荐有苹果MacBookPro、华为MateBookXPro、微软SurfacePro等。

（图片来源网络，侵删）

做iOS的跟平台有关系，总不能用个黑苹果吧！做人工智能的，可能要大量的运算。如果说：只是编辑，写代码而已，测试/编译有服务器的话，配置i5以上的都够用。

高分辨率的渲染、三维建模和动画制作等任务需要强大的显卡性能，以确保流畅的图形处理和渲染效果。数据科学和机器学习：数据科学和机器学习领域涉及大规模数据处理、统计分析和机器学习算法等任务。

说白了还是看你预算，一般机器学习两条显卡就够了，单显卡性能越强越好，CPU必须用intel的，10700或者10900K或者最好2066至尊CPU，支持AVX512最好。

看数据量多少和模型的复杂程度，如果图像的话可以部署到GPU上面跑，显卡要配好点。

学习顶多就会看PPT，word、浏览网页，观看***等，所需要的显卡比较小。而游戏特别是一些大型游戏对显卡的要求就比较大。相比较而言，打游戏更费显卡。

机器学习对cpu性能要求？有要求，但是主要还是看显卡，N卡做深度学习很不错。如果要配机器，建议将大部分预算分到显卡上面。

机器学习可以使用核心显卡进行计算，但通常情况下，使用专用的图形处理器（GPU）会更加高效。对于一些较为复杂的机器学习模型，使用GPU可以大大缩短训练时间。

1、黄仁勋称，多方面原因导致显卡需求的增长，包括疫情居家的情况下，电子游戏成为重要***方式，过去两年，游戏市场新增高达上亿的玩家群体，甚至因为主播、TikTok短***和自媒体兴起，内容创作者市场也在大增。

2、英伟达CEO：显卡价格下降已成过去，这首先就意味着显卡已经跌到了不可能再下跌的，价格其次则是意味着目前未必就是最佳购买时期。

3、GPU芯片主要可分为独立GPU（封装在独立的显卡电路板上，使用专用的显示存储器，一般来讲，其性能更高）和集成GPU（集成GPU常和CPU共用一个Die，共享系统内存）。

4、GPU服务器是基于GPU的应用于***编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。作用是：出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。

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