Ⅰ 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。
Ⅱ 大學專業學習人工智慧專業買電腦要多少配置
這要看你平時怎麼使用。
比如說你平時打游戲，那麼顯卡就要高配，顯卡這玩意配置越高越貴，而且貴的離譜。
如果平時就寫寫文檔敲敲代碼，那配置其實並不如何誇張。
機器學習深度學習這些，說白了本科階段就是敲代碼和實現，一般來說16G內存512固態就夠了，處理器有個i5的中端就行，顯卡另說，這么一算，聯想最便宜能有3700-5000(看筆記本還是台式)，其他的可能也就貴一點。
Ⅲ 學python需要什麼樣的電腦配置啊
學習Python所需的電腦配置並不是很高，普通的電腦就可以滿足。但是，隨著你學習的進度和項目規模的增加，你的電腦可能需要更強大的配置。
下面是一些推薦的電腦配置：
處理器：多核心碰首CPU，例如Intel Core i5或AMD Ryzen 5。
內存：4GB以上。
硬碟：至少有200GB的可用空間。
操作系統：Windows、Linux或macOS。
當然，如果你打算進行大型項目開發或使用Python進行數據科學或人工智慧應用程序開發，則可能需要更高級的電腦配置。
此外攔吵搏，在學習Python時，你還需要安裝Python解釋器和一些常用的庫簡祥和工具。你可以從Python官網下載並安裝最新版本的Python解釋器，然後使用pip（Python的包管理工具）來安裝常用的庫和工具。