❶ 深度學習 對硬體的要求
之前熱衷於學習理論知識，目前想跑代碼了發現不知道從何下手，自己電腦上搭建的平台基本就是個擺設，因為跑不起來呀。今天我們就來看看想做深度學習應該怎麼下手。
首先了解下基礎知識：
1、深度學慣用cpu訓練和用gpu訓練的區別
（1）CPU主要用於串列運算；而GPU則是大規模並行運算。由於深度學習中樣本量巨大，參數量也很大，所以GPU的作用就是加速網路運算。
（2）CPU算神經網路也是可以的，算出來的神經網路放到實際應用中效果也很好，只不過速度會很慢罷了。而目前GPU運算主要集中在矩陣乘法和卷積上，其他的邏輯運算速度並沒有CPU快。
目前來講有三種訓練模型的方式：
1. 自己配置一個「本地伺服器」，俗稱高配的電腦。
這個選擇一般是台式機，因為筆記本的「高配」實在是太昂貴了，同一個價格可以買到比筆記本好很多的配置。如果是長期使用，需要長期從事深度學習領域的研究，這個選擇還是比較好的，比較自由。
①
預算一萬以內的機器學習台式機/主機配置：
②
從李飛飛的課程里，可以看到她的電腦配置，這個配置是機器學習的基本設置。
內存：4X8G
顯示卡： 兩個NV GTX 1070
硬碟： HDD一個， SSD兩個
③ 配置主機需要了解的參數（在上一篇博客中已經詳細介紹了各個參數的含義）：
GPU：一個好的GPU可以將你的訓練時間從幾周縮減成幾天，所以選GPU一定要非常慎重。可以參看GPU天梯榜，都是一些比較新的型號具有很強的性能。
在英偉達產品系列中，有消費領域的GeForce系列，有專業繪圖領域的Quadro系列，有高性能計算領域的Tesla系列，如何選擇？有論文研究，太高的精度對於深度學習的錯誤率是沒有提升的，而且大部分的環境框架都只支持單精度，所以雙精度浮點計算是不必要，Tesla系列都去掉了。從顯卡效能的指標看，CUDA核心數要多，GPU頻率要快，顯存要大，帶寬要高。這樣，最新Titan
X算是價格便宜量又足的選擇。
CPU：總的來說，你需要選擇一個好的GPU，一個較好的CPU。作為一個高速的串列處理器，常用來作為「控制器」使用，用來發送和接收指令，解析指令等。由於GPU內部結構的限制，使得它比較適合進行高速的並行運算，而並不適合進行快速的指令控制，而且許多的數據需要在GPU和CPU之間進行存取，這就需要用到CPU，因為這是它的強項。
內存條：主要進行CPU和外設之間的數據交換，它的存取速度要比硬碟快好幾倍，但是價格比較昂貴，通常會和容量成正比。內存大小最起碼最起碼最起碼要大於你所選擇的GPU的內存的大小（最好達到顯存的二倍，當然有錢的話越大越好）。在深度學習中，會涉及到大量的數據交換操作（例如按batch讀取數據）。當然你也可以選擇將數據存儲在硬碟上，每次讀取很小的batch塊，這樣你的訓練周期就會非常長。常用的方案是「選擇一個較大的內存，每次從硬碟中讀取幾個batch的數據存放在內存中，然後進行數據處理」，這樣可以保證數據不間斷的傳輸，從而高效的完成數據處理的任務。
電源問題：一個顯卡的功率接近300W，四顯卡建議電源在1500W以上，為了以後擴展，可選擇更大的電源。
固態硬碟：作為一個「本地存儲器」，主要用於存儲各種數據。由於其速度較慢，價格自然也比較便宜。建議你選擇一個較大容量的硬碟，通常會選擇1T/2T。一個好的方法是：「你可以利用上一些舊的硬碟，因為硬碟的擴展十分簡單，這樣可以節省一部分資金。」
❷ 運行神經網路的機器需要什麼配置
你是訓練還是使用李乎訓練好的網路。
若睜擾李果是訓練的話，就看你的訓練數據的大小。 我之前10萬條數據，22個輸入，1個悉遲輸出。用matlab訓練，也是一般的家用電腦就可以了。
若果只是使用訓練好的神經網路， 對配置根本談不上要求！對每一個輸入的預測只是簡單的算術運算。
《神經網路之家》
❸ 關於電腦各個電腦配置型號．來講解下
看來樓主基本不懂啊，這么多問題很難一次說清慢慢看吧：
一台完整的計算機是有硬體和軟體組成的。
硬體就像人的身體
人是由五臟六腑等等器官組成的，電腦是由以下基本硬體組成的
鍵盤、滑鼠、顯示器、主板、內存、CPU、硬碟、軟碟機、和光碟機、大機箱、電源、顯卡音效卡和網卡等
這些東西是看得見摸得著的所以就叫硬體。
軟體就像人的思維或經驗
人的思維也有分類：生理的（就是電腦上常說的BIOS）、生活常識（操作系統）、專業技能（應用軟體）等等
這些東西都是看不見摸不著的所以就叫軟體。
以下再解釋零部件（為了你能聽得明白，只好來個擬人化了）：
cpu：人的大腦。受思維（軟體，包括BIOS.操作系統、應用軟體 ）控制，指揮自己的身體（硬體,包括鍵盤、滑鼠、顯示器、主板、內存、CPU、硬碟、軟碟機、和光碟機、大機箱、開關電源、顯卡音效卡和網卡 ）進行各項工作。
主板：人的神經網路。傳送指令和數據，承載各種硬體設備（就好比胳膊腿都長在身上一樣）
內存：暫時記憶、臨時倉庫。臨時性的存儲數據或指令（速度快）。
硬碟：永久記憶、永久倉庫。永久性的存儲數據或指令（容量大）。
光碟機：可移動式存儲器，能移動的永久倉庫。相當於書本之類的東東，用來存儲數據或指令（配合光碟使用，本身不能移動，但因為光碟可以移動就成了可移動存儲設備）。
軟碟機：和光碟機一樣（配合軟盤使用），由於容量太小（1.44mb）被淘汰。
顯卡：相當於你的手。接受大腦的指令和數據，將其解釋成具體的行為（畫畫的動作），指揮顯示器（手中的筆和紙）畫給你看。
音效卡：相當於你的嘴。接受大腦的指令和數據，將其解釋成具體的行為（聲音信號），指揮音箱或耳機唱給你聽。
網卡：翻譯家。不同語言的人種相互交流需要翻譯，不同的電腦要相互通信、共享資料就需要網卡將不同的計算機信號解釋成同一種語言（TCP/IP協議相當於英語）相互交流。不同的計算機和不同的翻譯和在一起就構成了網路。
數據機（modem、貓）：電信網路。翻譯家的聲音有限，不能傳的太遠，只好通過電話來交流。數據機就是電腦上網專用的電話機。
鍵盤、滑鼠、話筒、攝像頭就不用說了吧？天天都能接觸得到，不說你也明白。
再來說說軟體：
BIOS:這是個硬體軟體合二為一的部件，他就相當於人的腦干，是人的生命中樞，管的都是最基本最低級的事，比如人的呼吸、心跳等。對於計算機來說管的就是時鍾頻率、匯流排頻率之類的事或者說莫個部件是否存在，這個部件怎麼和其他部件通信等等之類的事。它的軟體部分可以改寫（人就不行^_^）。如果他損壞了，這台電腦也就完了。（不太容易理解。樓主既然提出來了也就解釋一下，將就著理解吧。這需要一定的硬體基礎知識，接觸得多了就知道了。）
操作系統：生活常識、經驗。一個人生活在世上就必須學會與人交流、待人接物、為人處事，這些就是人的基本技能。對於電腦來說，這就是操作系統。操作系統是用來管理、服務於各種應用軟體的。就好比人的基本技能是為了學習、研究、獲得更高級的知識和經濟利益一樣。如果這個人連最基本的生活技能、常識都不會的話那這個人八成是個傻子或者叫做白痴。如果一台電腦沒有操作系統，就相當於擺在櫃台里的樣品，只能做個樣子，啥也幹不了。例如：Windows XP、Windows Vista、MS-DOS、Windows 2003、Liux等等都是操作系統。
應用軟體：高級技能，或者叫專業技能。就像組裝、維修、管理這些都是高級技能。在電腦中打字辦公、圖形圖像處理、Flash製作、三維動畫設計等等這些比較專業的技能都是由應用軟體來實現的。這些高級技能人類可以通過學習獲得，但電腦的學習能力比較弱，所以只能通過安裝各種軟體和硬體來實現這些功能了。^_^這就是買了電腦為什麼還要安裝各種軟體和硬體的原因了。
說了這么多不知道你能否聽得明白？電腦的概念比較抽象，不太容易理解。現實中也找不到太多的例子來講解，比如音效卡比喻成嘴，嘴可以直接發出聲音但音效卡不能直接發出聲音。有比喻不恰當的地方請多多體諒。不期望得到高分，只希望你能聽得明白。鑒於篇幅，目前只能給你說這么多。不明白的地方再慢慢去學習了解。不可能一次就能把所有的東西學完的。
❹ 8000塊左右可以配個什麼價位的電腦可以玩高幀率游戲 可以ai繪圖
8000元左右的電腦配置,可以支持玩高幀率游戲和進行AI繪圖工作。推薦的配置如下:
CPU:AMD Ryzen 5 3600 或 Intel Core i5-10400F。這兩個CPU都有6核12線程,性能強勁,可以很好支撐高幀率游戲和AI建模等工作。
GPU:獨立顯卡NVIDIA RTX 2060或GTX 1660Ti 。RTX 2060具有較強的人工智慧算力,支持硬體加速的神經網路計算,GTX 1660Ti性能也不錯,可以運行大多游戲高至60幀,適合1080P高幀率游戲。
內存:2*8GB DDR4 2666MHz以上。16GB的內存可以滿足日常多任務和高幀率游戲的需要,高頻內存也可以為CPU提供更強的支持。
存儲:固態硬碟500GB以上,機械硬碟1TB。SSD可以大大提高系統和軟體的運行咐山晌速度,HDD提供足夠大的存儲空間。
主板:與CPU套件匹配的主板,帶有M.2槽和高速USB介面。
顯示器:可選1080P 144Hz可變刷新率的高刷新率屏,或4K 60Hz屏,視個人需求選擇。高刷新率屏可以完全發揮高性能獨顯的潛力。
電源:500W 80+認證的電源,可為該配置提供足夠穩定的電力供應。
散熱:可選CPU烈焰散熱器,可以更好保證CPU性能不被熱限制。
以上配置搭配Windows 10 Pro系統,可以完全滿足日常辦公、游戲、繪圖設計和人工智慧開發等使用需求。如果要在性能和預算之間求取最佳平衡,可以適當降低部分組件的規格,但CPU和GPU的選擇依然是性能的關鍵。
綜上,8000元的預算可以配置出衡鋒性能非常不錯的電腦,覆蓋大部分主流的使用場景。理想的配置組合也許並不唯一,不同人群可以根據具唯旦體需求進行相應調整,但選好性能核心的CPU與GPU,預算內配置盡可能高的性能,這應該是理想配置的基本思路與方法。以上推薦僅供參考,實際購買前建議查閱更詳細的性能評測數據,選擇最適合您的組件。
❺ 做深度學習，需要配置專門的GPU伺服器嗎
深度學習是需要配置專門的GPU伺服器的:
深度學習的電腦配置要求：
1、數據存儲要求
在一些深度學習案例中，數據存儲會成為明顯的瓶頸。做深度學習首先需要一個好的存儲系統，將歷史資料保存起來。
主要任務：歷史數據存儲，如：文字、圖像、聲音、視頻、資料庫等。
數據容量：提供足夠高的存儲能力。
讀寫帶衫襲灶寬：多硬碟並行讀寫架構提高數據讀寫帶寬。
介面：高帶寬，同時延遲低。
傳統解決方式：專門的存儲伺服器，藉助萬兆埠訪問。
缺點：帶寬不高，對深度學習的數據讀取過程時間長(延遲大，兩台機器之間數據交換)，成本還巨高。
2、CPU要求
當你在GPU上跑深度網路時，CPU進行的計算很少，但是CPU仍然需要處理以下事情：
（1）數據從存儲系統調入到內存的解壓計算。
（2）GPU計算前的數據預處理。
（3）在代碼中寫入並讀取變數，執行指令如函數調用，創建小批量數據，啟動到GPU的數據傳輸。
（4）GPU多卡並行計算前，每個核負責一塊卡的所需要的數據並行切分處理和控制。
（5）增值幾個變數、評估幾個布爾表達式、在GPU或在編程裡面調用幾個函數——所有這些會取決於CPU核的頻率，此時唯有提升CPU頻率。
傳統解決方式：CPU規格很隨意，核數和頻率沒有任何要求。
3、GPU要求
如果或扮你正在構建或升級你的深度學習系統，你最關心的應該也是GPU。GPU正是深度學習應用的核心要素——計算性能提升上，收獲巨大。
主要任務：承擔深度學習的數據建模計算、運行復雜演算法。
傳統架構：提供1~8塊GPU。
4、內存要求
至少要和你的GPU顯存存大小相同的內存。當然你也能用更小的內存工作，但是，你或許需要一步步轉移數據。總而言之，如果錢夠而且需要做很多預處理，就不必在內存瓶頸上兜轉，浪費時間。
主要任務：存放預處理禪虛的數據，待GPU讀取處理，中間結果存放。
深度學習需要強大的電腦算力，因此對電腦的硬體配置自然是超高的，那麼現在普通的高算力電腦需要高配置硬體。
❻ 8核蘋果M1晶元+8核圖形處理器16核神經網路引擎+8G內存+256硬碟這個配置電腦能不能用視頻剪
使用8核蘋果 M1 晶元、8核圖形處理器、16核神經網路引擎、8GB 內存和256GB硬碟的電腦，應該可粗燃旦以用於視頻剪輯，但具體的性能取決於您的具體操作和使用場景。M1 晶元的性能非常出色，與同類的桌面處理器相當，同時配備了強大的圖形處理器和神經網路引擎，可以提供出色的圖形性能和機器學習功能，能夠很好地支持視頻剪輯等需要高性能的任務。8GB 的內存雖然對一些大型視頻剪輯工程來說可能有些不足，但對於一些較小的視頻剪輯任務來說，這個內存容量應該是足夠的。另外，256GB 的硬碟容量可以存儲一些較小的視頻文件，但如果需要處理更多或更大的視頻文件，則可能需要考慮擴展存儲容量。總之，這樣的電腦配置應該能夠勝任視頻剪輯工作，但具體的效果和性能也可能因個人需求段春和使用習慣而有所不同岩擾。