机器学习算法需要什么电脑配置

㈠ 学人工智能应该买什么电脑

虽然人工智能专业对配置要求没有上限，但不用花大钱来砸配置，买个5千、6千元以上的游戏本就足够人工智能专业，大学4年的学习了。

大学阶段的人工智能学习，通常不需要跑和研究生一样的大程序，但仍跑一些机器学习框架，数据量不是很大，买个4G或6G以上的独显（GPU），CPU在4核或6核以上，内存在16G以上的笔记本就可以了，一般买个5千、或6千元的游戏本就满足配置要求了。

到了研究生阶段，要运行大的数据量，是租用需要GPU服务器的，部分学校设备先进，实验室GPU服务器，那样可以自用，不然就要网上租用。

技术研究：

用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。

除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

㈡ 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。

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㈣ 研究生期间进行机器学习电脑需要什么配置

你好，一般的配置就是i5处理器，16g内存，固态硬盘，这些学习、家用和普通办公就够用，如果对性能有要求，比如可以打打游戏或者编程、CAD、ps、剪辑等等一些软件。可以建议你买游戏笔记本电脑，游戏笔记本一般是带一个独立显卡，其他的整体性能也很好。

㈤ 学习python编程需要什么配置的电脑

能正常运行操作系统的电脑就可以，写代码就和写文本一样，对硬件要求不高。市场上的超薄本就可以，携带还方便。

㈥ 求电脑配置,主要用来跑程序，训练机器学习模型

CPU 2700加华硕B450 plus主板，约 2500
内存 影驰ddr4 3000 8G 约470 买两条
显卡 技嘉 RTX 2070 256bit 8GB GDDR6 雕牌/WF3/GAMING OC 约3999
固态 三星sm961 256G 约650
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