機器學習演算法需要什麼電腦配置

㈠ 學人工智慧應該買什麼電腦

雖然人工智慧專業對配置要求沒有上限，但不用花大錢來砸配置，買個5千、6千元以上的游戲本就足夠人工智慧專業，大學4年的學習了。

大學階段的人工智慧學習，通常不需要跑和研究生一樣的大程序，但仍跑一些機器學習框架，數據量不是很大，買個4G或6G以上的獨顯（GPU），CPU在4核或6核以上，內存在16G以上的筆記本就可以了，一般買個5千、或6千元的游戲本就滿足配置要求了。

到了研究生階段，要運行大的數據量，是租用需要GPU伺服器的，部分學校設備先進，實驗室GPU伺服器，那樣可以自用，不然就要網上租用。

技術研究：

用來研究人工智慧的主要物質基礎以及能夠實現人工智慧技術平台的機器就是計算機，人工智慧的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯系在一起的。

除了計算機科學以外，人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。

人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。

㈡ 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。

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㈣ 研究生期間進行機器學習電腦需要什麼配置

你好，一般的配置就是i5處理器，16g內存，固態硬碟，這些學習、家用和普通辦公就夠用，如果對性能有要求，比如可以打打游戲或者編程、CAD、ps、剪輯等等一些軟體。可以建議你買游戲筆記本電腦，游戲筆記本一般是帶一個獨立顯卡，其他的整體性能也很好。

㈤ 學習python編程需要什麼配置的電腦

能正常運行操作系統的電腦就可以，寫代碼就和寫文本一樣，對硬體要求不高。市場上的超薄本就可以，攜帶還方便。

㈥ 求電腦配置,主要用來跑程序，訓練機器學習模型

CPU 2700加華碩B450 plus主板，約 2500
內存 影馳ddr4 3000 8G 約470 買兩條
顯卡 技嘉 RTX 2070 256bit 8GB GDDR6 雕牌/WF3/GAMING OC 約3999
固態 三星sm961 256G 約650
電源 酷冷MWE550 約399
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