❶ 深度学习 对硬件的要求
之前热衷于学习理论知识，目前想跑代码了发现不知道从何下手，自己电脑上搭建的平台基本就是个摆设，因为跑不起来呀。今天我们就来看看想做深度学习应该怎么下手。
首先了解下基础知识：
1、深度学习用cpu训练和用gpu训练的区别
（1）CPU主要用于串行运算；而GPU则是大规模并行运算。由于深度学习中样本量巨大，参数量也很大，所以GPU的作用就是加速网络运算。
（2）CPU算神经网络也是可以的，算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好，只不过速度会很慢罢了。而目前GPU运算主要集中在矩阵乘法和卷积上，其他的逻辑运算速度并没有CPU快。
目前来讲有三种训练模型的方式：
1. 自己配置一个“本地服务器”，俗称高配的电脑。
这个选择一般是台式机，因为笔记本的“高配”实在是太昂贵了，同一个价格可以买到比笔记本好很多的配置。如果是长期使用，需要长期从事深度学习领域的研究，这个选择还是比较好的，比较自由。
①
预算一万以内的机器学习台式机/主机配置：
②
从李飞飞的课程里，可以看到她的电脑配置，这个配置是机器学习的基本设置。
内存：4X8G
显示卡： 两个NV GTX 1070
硬盘： HDD一个， SSD两个
③ 配置主机需要了解的参数（在上一篇博客中已经详细介绍了各个参数的含义）：
GPU：一个好的GPU可以将你的训练时间从几周缩减成几天，所以选GPU一定要非常慎重。可以参看GPU天梯榜，都是一些比较新的型号具有很强的性能。
在英伟达产品系列中，有消费领域的GeForce系列，有专业绘图领域的Quadro系列，有高性能计算领域的Tesla系列，如何选择？有论文研究，太高的精度对于深度学习的错误率是没有提升的，而且大部分的环境框架都只支持单精度，所以双精度浮点计算是不必要，Tesla系列都去掉了。从显卡效能的指标看，CUDA核心数要多，GPU频率要快，显存要大，带宽要高。这样，最新Titan
X算是价格便宜量又足的选择。
CPU：总的来说，你需要选择一个好的GPU，一个较好的CPU。作为一个高速的串行处理器，常用来作为“控制器”使用，用来发送和接收指令，解析指令等。由于GPU内部结构的限制，使得它比较适合进行高速的并行运算，而并不适合进行快速的指令控制，而且许多的数据需要在GPU和CPU之间进行存取，这就需要用到CPU，因为这是它的强项。
内存条：主要进行CPU和外设之间的数据交换，它的存取速度要比硬盘快好几倍，但是价格比较昂贵，通常会和容量成正比。内存大小最起码最起码最起码要大于你所选择的GPU的内存的大小（最好达到显存的二倍，当然有钱的话越大越好）。在深度学习中，会涉及到大量的数据交换操作（例如按batch读取数据）。当然你也可以选择将数据存储在硬盘上，每次读取很小的batch块，这样你的训练周期就会非常长。常用的方案是“选择一个较大的内存，每次从硬盘中读取几个batch的数据存放在内存中，然后进行数据处理”，这样可以保证数据不间断的传输，从而高效的完成数据处理的任务。
电源问题：一个显卡的功率接近300W，四显卡建议电源在1500W以上，为了以后扩展，可选择更大的电源。
固态硬盘：作为一个“本地存储器”，主要用于存储各种数据。由于其速度较慢，价格自然也比较便宜。建议你选择一个较大容量的硬盘，通常会选择1T/2T。一个好的方法是：“你可以利用上一些旧的硬盘，因为硬盘的扩展十分简单，这样可以节省一部分资金。”
❷ 运行神经网络的机器需要什么配置
你是训练还是使用李乎训练好的网络。
若睁扰李果是训练的话，就看你的训练数据的大小。 我之前10万条数据，22个输入，1个悉迟输出。用matlab训练，也是一般的家用电脑就可以了。
若果只是使用训练好的神经网络， 对配置根本谈不上要求！对每一个输入的预测只是简单的算术运算。
《神经网络之家》
❸ 关于电脑各个电脑配置型号．来讲解下
看来楼主基本不懂啊，这么多问题很难一次说清慢慢看吧：
一台完整的计算机是有硬件和软件组成的。
硬件就像人的身体
人是由五脏六腑等等器官组成的，电脑是由以下基本硬件组成的
键盘、鼠标、显示器、主板、内存、CPU、硬盘、软驱、和光驱、大机箱、电源、显卡声卡和网卡等
这些东西是看得见摸得着的所以就叫硬件。
软件就像人的思维或经验
人的思维也有分类：生理的（就是电脑上常说的BIOS）、生活常识（操作系统）、专业技能（应用软件）等等
这些东西都是看不见摸不着的所以就叫软件。
以下再解释零部件（为了你能听得明白，只好来个拟人化了）：
cpu：人的大脑。受思维（软件，包括BIOS.操作系统、应用软件 ）控制，指挥自己的身体（硬件,包括键盘、鼠标、显示器、主板、内存、CPU、硬盘、软驱、和光驱、大机箱、开关电源、显卡声卡和网卡 ）进行各项工作。
主板：人的神经网络。传送指令和数据，承载各种硬件设备（就好比胳膊腿都长在身上一样）
内存：暂时记忆、临时仓库。临时性的存储数据或指令（速度快）。
硬盘：永久记忆、永久仓库。永久性的存储数据或指令（容量大）。
光驱：可移动式存储器，能移动的永久仓库。相当于书本之类的东东，用来存储数据或指令（配合光盘使用，本身不能移动，但因为光盘可以移动就成了可移动存储设备）。
软驱：和光驱一样（配合软盘使用），由于容量太小（1.44mb）被淘汰。
显卡：相当于你的手。接受大脑的指令和数据，将其解释成具体的行为（画画的动作），指挥显示器（手中的笔和纸）画给你看。
声卡：相当于你的嘴。接受大脑的指令和数据，将其解释成具体的行为（声音信号），指挥音箱或耳机唱给你听。
网卡：翻译家。不同语言的人种相互交流需要翻译，不同的电脑要相互通信、共享资料就需要网卡将不同的计算机信号解释成同一种语言（TCP/IP协议相当于英语）相互交流。不同的计算机和不同的翻译和在一起就构成了网络。
调制解调器（modem、猫）：电信网络。翻译家的声音有限，不能传的太远，只好通过电话来交流。调制解调器就是电脑上网专用的电话机。
键盘、鼠标、话筒、摄像头就不用说了吧？天天都能接触得到，不说你也明白。
再来说说软件：
BIOS:这是个硬件软件合二为一的部件，他就相当于人的脑干，是人的生命中枢，管的都是最基本最低级的事，比如人的呼吸、心跳等。对于计算机来说管的就是时钟频率、总线频率之类的事或者说莫个部件是否存在，这个部件怎么和其他部件通信等等之类的事。它的软件部分可以改写（人就不行^_^）。如果他损坏了，这台电脑也就完了。（不太容易理解。楼主既然提出来了也就解释一下，将就着理解吧。这需要一定的硬件基础知识，接触得多了就知道了。）
操作系统：生活常识、经验。一个人生活在世上就必须学会与人交流、待人接物、为人处事，这些就是人的基本技能。对于电脑来说，这就是操作系统。操作系统是用来管理、服务于各种应用软件的。就好比人的基本技能是为了学习、研究、获得更高级的知识和经济利益一样。如果这个人连最基本的生活技能、常识都不会的话那这个人八成是个傻子或者叫做白痴。如果一台电脑没有操作系统，就相当于摆在柜台里的样品，只能做个样子，啥也干不了。例如：Windows XP、Windows Vista、MS-DOS、Windows 2003、Liux等等都是操作系统。
应用软件：高级技能，或者叫专业技能。就像组装、维修、管理这些都是高级技能。在电脑中打字办公、图形图像处理、Flash制作、三维动画设计等等这些比较专业的技能都是由应用软件来实现的。这些高级技能人类可以通过学习获得，但电脑的学习能力比较弱，所以只能通过安装各种软件和硬件来实现这些功能了。^_^这就是买了电脑为什么还要安装各种软件和硬件的原因了。
说了这么多不知道你能否听得明白？电脑的概念比较抽象，不太容易理解。现实中也找不到太多的例子来讲解，比如声卡比喻成嘴，嘴可以直接发出声音但声卡不能直接发出声音。有比喻不恰当的地方请多多体谅。不期望得到高分，只希望你能听得明白。鉴于篇幅，目前只能给你说这么多。不明白的地方再慢慢去学习了解。不可能一次就能把所有的东西学完的。
❹ 8000块左右可以配个什么价位的电脑可以玩高帧率游戏 可以ai绘图
8000元左右的电脑配置,可以支持玩高帧率游戏和进行AI绘图工作。推荐的配置如下:
CPU:AMD Ryzen 5 3600 或 Intel Core i5-10400F。这两个CPU都有6核12线程,性能强劲,可以很好支撑高帧率游戏和AI建模等工作。
GPU:独立显卡NVIDIA RTX 2060或GTX 1660Ti 。RTX 2060具有较强的人工智能算力,支持硬件加速的神经网络计算,GTX 1660Ti性能也不错,可以运行大多游戏高至60帧,适合1080P高帧率游戏。
内存:2*8GB DDR4 2666MHz以上。16GB的内存可以满足日常多任务和高帧率游戏的需要,高频内存也可以为CPU提供更强的支持。
存储:固态硬盘500GB以上,机械硬盘1TB。SSD可以大大提高系统和软件的运行咐山晌速度,HDD提供足够大的存储空间。
主板:与CPU套件匹配的主板,带有M.2槽和高速USB接口。
显示器:可选1080P 144Hz可变刷新率的高刷新率屏,或4K 60Hz屏,视个人需求选择。高刷新率屏可以完全发挥高性能独显的潜力。
电源:500W 80+认证的电源,可为该配置提供足够稳定的电力供应。
散热:可选CPU烈焰散热器,可以更好保证CPU性能不被热限制。
以上配置搭配Windows 10 Pro系统,可以完全满足日常办公、游戏、绘图设计和人工智能开发等使用需求。如果要在性能和预算之间求取最佳平衡,可以适当降低部分组件的规格,但CPU和GPU的选择依然是性能的关键。
综上,8000元的预算可以配置出衡锋性能非常不错的电脑,覆盖大部分主流的使用场景。理想的配置组合也许并不唯一,不同人群可以根据具唯旦体需求进行相应调整,但选好性能核心的CPU与GPU,预算内配置尽可能高的性能,这应该是理想配置的基本思路与方法。以上推荐仅供参考,实际购买前建议查阅更详细的性能评测数据,选择最适合您的组件。
❺ 做深度学习，需要配置专门的GPU服务器吗
深度学习是需要配置专门的GPU服务器的:
深度学习的电脑配置要求：
1、数据存储要求
在一些深度学习案例中，数据存储会成为明显的瓶颈。做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来。
主要任务：历史数据存储，如：文字、图像、声音、视频、数据库等。
数据容量：提供足够高的存储能力。
读写带衫袭灶宽：多硬盘并行读写架构提高数据读写带宽。
接口：高带宽，同时延迟低。
传统解决方式：专门的存储服务器，借助万兆端口访问。
缺点：带宽不高，对深度学习的数据读取过程时间长(延迟大，两台机器之间数据交换)，成本还巨高。
2、CPU要求
当你在GPU上跑深度网络时，CPU进行的计算很少，但是CPU仍然需要处理以下事情：
（1）数据从存储系统调入到内存的解压计算。
（2）GPU计算前的数据预处理。
（3）在代码中写入并读取变量，执行指令如函数调用，创建小批量数据，启动到GPU的数据传输。
（4）GPU多卡并行计算前，每个核负责一块卡的所需要的数据并行切分处理和控制。
（5）增值几个变量、评估几个布尔表达式、在GPU或在编程里面调用几个函数——所有这些会取决于CPU核的频率，此时唯有提升CPU频率。
传统解决方式：CPU规格很随意，核数和频率没有任何要求。
3、GPU要求
如果或扮你正在构建或升级你的深度学习系统，你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上，收获巨大。
主要任务：承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法。
传统架构：提供1~8块GPU。
4、内存要求
至少要和你的GPU显存存大小相同的内存。当然你也能用更小的内存工作，但是，你或许需要一步步转移数据。总而言之，如果钱够而且需要做很多预处理，就不必在内存瓶颈上兜转，浪费时间。
主要任务：存放预处理禅虚的数据，待GPU读取处理，中间结果存放。
深度学习需要强大的电脑算力，因此对电脑的硬件配置自然是超高的，那么现在普通的高算力电脑需要高配置硬件。
❻ 8核苹果M1芯片+8核图形处理器16核神经网络引擎+8G内存+256硬盘这个配置电脑能不能用视频剪
使用8核苹果 M1 芯片、8核图形处理器、16核神经网络引擎、8GB 内存和256GB硬盘的电脑，应该可粗燃旦以用于视频剪辑，但具体的性能取决于您的具体操作和使用场景。M1 芯片的性能非常出色，与同类的桌面处理器相当，同时配备了强大的图形处理器和神经网络引擎，可以提供出色的图形性能和机器学习功能，能够很好地支持视频剪辑等需要高性能的任务。8GB 的内存虽然对一些大型视频剪辑工程来说可能有些不足，但对于一些较小的视频剪辑任务来说，这个内存容量应该是足够的。另外，256GB 的硬盘容量可以存储一些较小的视频文件，但如果需要处理更多或更大的视频文件，则可能需要考虑扩展存储容量。总之，这样的电脑配置应该能够胜任视频剪辑工作，但具体的效果和性能也可能因个人需求段春和使用习惯而有所不同岩扰。