Ⅰ 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。
Ⅱ 大学专业学习人工智能专业买电脑要多少配置
这要看你平时怎么使用。
比如说你平时打游戏，那么显卡就要高配，显卡这玩意配置越高越贵，而且贵的离谱。
如果平时就写写文档敲敲代码，那配置其实并不如何夸张。
机器学习深度学习这些，说白了本科阶段就是敲代码和实现，一般来说16G内存512固态就够了，处理器有个i5的中端就行，显卡另说，这么一算，联想最便宜能有3700-5000(看笔记本还是台式)，其他的可能也就贵一点。
Ⅲ 学python需要什么样的电脑配置啊
学习Python所需的电脑配置并不是很高，普通的电脑就可以满足。但是，随着你学习的进度和项目规模的增加，你的电脑可能需要更强大的配置。
下面是一些推荐的电脑配置：
处理器：多核心碰首CPU，例如Intel Core i5或AMD Ryzen 5。
内存：4GB以上。
硬盘：至少有200GB的可用空间。
操作系统：Windows、Linux或macOS。
当然，如果你打算进行大型项目开发或使用Python进行数据科学或人工智能应用程序开发，则可能需要更高级的电脑配置。
此外拦吵搏，在学习Python时，你还需要安装Python解释器和一些常用的库简祥和工具。你可以从Python官网下载并安装最新版本的Python解释器，然后使用pip（Python的包管理工具）来安装常用的库和工具。