人工智能电脑|人工智能电脑配置

1. 人工智能电脑配置

PS跟ai对电脑配置有一定要求，以下是建议配置：

处理器：cpu的核心越多处理能力更高效，经济又实惠的E3 1231 v23是首选。

主板：因为E3这cpu没办法超频，所以很自然的选择b85 芯片组的主板，出于散热、走线各方面考虑ATX大板优先考虑。

内存：ddr3 1600 8g基本足够，预算足够可以升级到16g，两根内存条组双通道效果最佳。

硬盘：7200转1TB希捷或者西数的机械硬盘，预算充足可以加一个120g固态硬盘提升电脑读写速度。

散热器：玄冰400或铁塔3豪华。

显卡：不玩游戏就用丽台k620（专业级绘图卡），兼顾游戏和作图，可以用GTX960或者更高级的GTX970.

机箱（ATX中塔机箱）电源（额定450w以上）合适即可，光驱可有可无。

2. 人工智能电脑配置要求

配置要求

1、处理器

Intel 多核处理器（支持 64 位）或 AMD Athlon 64 处理器

2、操作系统

Windows 10（64 位）版本 V1809、V1903、V1909 和 V2004。

Windows Server 版本 V1607 (2017) 和 V1809 (2019)。

注意：在 Windows 10 版本 1507、1511、1607、1703、1709 和 1803 上不受支持。

3、内存

8 GB 内存（推荐 16 GB）

4、硬盘

2 GB 可用硬盘空间用于安装

安装过程中需要额外的可用空间

推荐使用 SSD

5、显示器分辨率

1024 x 768 显示器（推荐 1920 x 1080）

要使用 Illustrator 中的“触摸”工作区，您必须拥有运行 Windows 10 并启用了触控屏幕的平板电脑/显示器（推荐 Microsoft Surface Pro 3）

6、GPU

OpenGL 4.x

可选：要使用 GPU 性能：您的 Windows 应该至少具有 1 GB VRAM（建议 4 GB），并且您的计算机必须支持 OpenGL 4.0 或更高版本。

7、注意：

可缩放的 UI 功能（支持的最低分辨率为 1920 x 1080）。

显示分辨率至少为 2000 像素的任何尺寸的显示器都支持轮廓模式的 GPU。

3. 人工智能配置要求

人工智能产业技术的：算法、计算能力、信息大数据融合，成为人工智能发展最基本、最基础的基本三要素。

收集的大量数据，数据是驱动人工智能取得更好的识别率和精准度的核心因素;

落实在产品应用上，算法可表现为：视频结构化(对视频数据的识别、分类、提取和分析)、生物识别(人脸、虹膜、指纹、人脸识别等)、物体特征识别(不同物体识别，不同物体代表性物体识别，如：车牌识别系统)等几大类。

互联网时代大数据迎来爆发式增长，全球的数据总量都飞快的增长，数据高速积累的同时现有算力根本无法匹配。

传统架构基础硬件的计算力也不能满足大量增长的多数据信息计算的同时，更无法满足人工智能相关的高性能计算需求，多PU硬件组合+强大的多功能并行处理计算能力，成为当下人工智能必备的基本平台。

数据总量飞速的增长、积累的同时，信息数据的收集、整理与融合成为了人工智能深度学习和算法升级与服务应用落地的根本，大数据与融合计算成为了人工智能发展必然的关键。

4. 做人工智能电脑配置

AI换脸软件以deepfacelab为例，它是国外发明的一款换脸软件，让大家可以用自己的cpu和显卡来给视频中的人物进行换脸。只有英伟达的独立显卡能使用，仅支持N卡不支持AMD显卡以及核心显卡。

实测960的4g显卡也能使用，至于其他更低配置貌似也有人玩，只不过速度慢一点，具体还是自己测试一下，至于cpu、硬盘倒是无所谓，只是这软件在读取人脸数据的过程中需要占用大量的虚拟内存，所以内存太低估计也不行，会报错提示页面文件太小，无法完成操作。

5. 人工智能电脑配置高吗

对电脑的配置要求，取决于使用软件的功能，单纯网页版的话，没有特别的要求。

6. 人工智能电脑配置要求高吗

第一：对于应用场景的依赖性较强。目前对于应用场景的要求过高是AI软件落地应用的重要障碍之一，这些具体的要求不仅涉及到数据的获取，还涉及到网络通信速度以及相关“标的物”的配备。随着5G通信的落地应用和物联网的发展，未来场景建设会得到一定程度的改善。

第二：技术成熟度不足。目前有不少所谓的AI软件，实际上更多的是基于大数据技术的一种拓展，所以给用户的应用体验往往是“智商偏科、情商为零”。当前由于人工智能的技术体系尚未完善，所以AI软件要想达到一定的成熟度还需要很长一段时间。当前在生产环境下，有很多AI产品依然存在较大的缺陷，不少行业专家依然不敢大面积使用人工智能产品。

第三：对于应用人员的技术要求比较高。目前很多人工智能产品需要进行二次开发（编程），这个过程往往需要使用者有一定的技术积累，这也是导致当前人工智能产品落地困难的一个重要原因，尤其是对于广大的中小企业用户来说，搭建一个技术团队往往并不现实。