机器学习机器视觉电脑配置？
一、机器学习机器视觉电脑配置？
机器学习必须使用英伟达的显卡，可以使用CUDA显卡加速，减少训练模型的时间。显卡肯定是越多越好。我前几年用的是双路GTX1080Ti，现在显卡貌似价格还挺贵的，可以考虑下价格下来后入手RTX3080或者RTX3090，内存越大越好，32G或者64G加载大型数据集，需要占用很大内存。
处理器用英特尔酷睿i9 10900K，硬盘最好选固态1T
二、怎样学习维修电脑和硬件配置？
多年以后我才知道看一个人是不是修电脑的料，给他一本主板说明书，看他能不能看一下午。
08年高中毕业之后，家里人觉得我不能在家里虚度光阴，既然我喜欢玩电脑游戏，就去学修电脑吧，好歹是门手艺，就让我去电脑店做学徒。
现在想起来那两个月是真的很开心。
店面在我们老城区一个道路两边梧桐树年龄可能比我还大的临街小门面，里面摆了几个玻璃柜台，那厚重的灰尘，可能你都看不清里面摆着的几个主板包装盒。靠里面一点摆着几张破旧的桌子，几把椅子，还是那种塑料的，几台拆开的旧主机摆在地上，不知道是要修的，还是修不好的。
店里就师傅和我两个人，师父年龄不大，三十岁左右，带着眼镜，看着像一个很有学问的老师（后来才知道真的是师范大学毕业的高材生）
第一天师傅丢了一本主板说明书给我，让我看了一下午。
对于当时就只会玩点游戏的我，那不亚于天书，一本说明书里面英文比中文还多，中文单个字倒是认识连成一起我不认识他 他也不认识我。我还是坐在那里看了一下午，师父问我看的怎么样，我只能老老实实说啥都没看懂。师父微微一笑说没什么。
多年以后我才知道看一个人是不是修电脑的料，给他一本主板说明书，看他能不能看一下午。
说实话到现在我估计主板说明书还有一半我没看懂，师父英语好但我估计他应该也没完全看懂。
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我们当地一般都是一个电话上门维修，我和我师父骑着自行车全县城的跑。
之后两天，我就跟着师父跑上门维修，基本问题不大，都是些系统问题呀，内存调接触不良啊等等
一般内存条擦一擦，重装个系统的事。
擦内存条，你们肯定也想不到他用什么，他用一块的纸币来擦，我问为什么，他说：钱的纸张好啊，擦了不掉纸屑。然后就是装系统，那手速APM至少200以上，所以你基本上啥也没看清楚，ghost系统安装的时候，一般要等个7-8分钟，这时候一般附带几个小游戏，扫雷，空当接龙，完两把系统就装好了，然后就是打补丁，安杀毒软件，这时候可以看看小说。所以一般就是玩玩游戏，看看小说顺便修个电脑。
这几天师父会给我讲一下硬件，这是内存条，不要插反了，插反了要冒烟的。这是主板，这是电源等等，几天时间硬件都认识完了。
然后认识一下各个接口，那个接口接什么，干嘛用的。
再然后教我怎么用光盘装系统，怎么在BIOS里面调整启动项，怎么给硬盘分区，全英文的不要紧，记住哪几个选项就好了。
现在BIOS都有中文版了，那时候都是英文版的，造成现在中文的BIOS我都看不习惯，各个厂家翻译的还不一样，还是英文版的看的舒服，虽然我很多单词都不认识，但是还是基本知道几个选项是什么意思，中文版的就看的莫名其妙，翻译的也五花八门。
再然后基本的小问题我都可以解决了
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熟悉了半个月之后，小问题基本上就可以我动手了。
师父人很好，而且是90年代的重点大学毕业的大学生，很有学问，天文地理，政治历史都能跟你说一说，至于为什么最后他回到我们小县城开一个小电脑维修店，那又是另一个故事了。
师父很爱看书，什么书都看，不过最多的估计跟我一样都是写没营养的奇幻网文。
7月的烈日，能把人晒化了，不过我和师父呢就在那破旧的小店面里等着生意上门，上门是不可能上门的，看我们那破旧的门脸，一般人估计是不知道我们是干什么的，偶尔有收破烂的经过会问我们那破主机卖不，有时候也会问收不收废电脑。
小县城生意一般是熟人介绍的，都是打我师父的电话。
没事的时候我们就在店面里那台破旧的赛扬电脑加大屁股电脑上看小说打游戏，嗯~电脑只有一台，他打我在旁边看。
那时候我们接触了魔兽争霸3（又是好多美好的回忆啊），我们都菜的很，电脑开始都打不过，我们打战役，有时候他输了就换我来，我输了就换他来。之后家里给我买了一个笔记本，我们就联机一起打电脑，我喜欢玩兽族，喜欢玩剑圣，师父喜欢完精灵，他说精灵可以回血（他可能是一个完美主义者，玩战役的时候，所有的地图都必须探玩，而且还想不死兵）他喜欢到后期造奇美拉，一路风卷残云，电闪雷鸣，全部推平。
每当我们打的正精彩的时候，马上要大决战了，生意就上门了，应该说师父手机就响了
“好的，好的，马上就来，一会就到”
我看师父一眼，师父看了我说：“继续，这盘先打完”
嗯，我们又继续和最强电脑鏖战中，师父的基美拉快死伤殆尽了，我的剑圣在放完剑刃风暴之后就回家复活去了。
这时候一般我师父的电话又响了
“出门了，快到了，就要到门口了”
我又看了一眼师父，师父也看了我一眼，我读懂了他，他读懂了我，我们又集结了我们全部的兵力到生命之泉集合，一路冲到电脑老巢，这时候由于单位太多，画面已经一卡一卡的了，不过也好，顺便帮了手残的我们控制单位，师父的基美拉全部集火电脑的死骑，我剑圣直接开大，一顿操作猛如虎，在那台没有音响的烂电脑前，我甚至听到了我剑圣“乒乒梆梆”的打铁声，最后我剑圣一刀3倍的致命一击砍死了残血的巫妖，死骑也在混战中被基美拉电死，直冲老巢，推平基地。
我们差点欢呼的大叫起来，但是我们没有时间沉浸在胜利的喜悦之中，马上骑上那骑一圈要嘎吱响一声好像要散架了的自行车，飞一般的去客户家修电脑。夏日了烈焰也不是那么热了，风吹在身上还有那么一丝凉爽。
师父，我们的店面为什么那么破，看来是有原因的。
（师父人缘好，收费也不贵，那个等了我们大半个小时的客户也习惯了，还笑着问我们是不是门口迷了路。）
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硬件，系统，学的差不多了，剩下的就是经验了。
一般的硬件问题，摸摸看看基本上问题八九不离十，常坏的就那么几样内存，显卡，电源，主板级的维修还是算了吧（除非很小的问题），主板坏了我卖一块新主板，赚个几十一百，我修一块主板累死累活忙活半天，也是几十一百，客户还不放心，还不如让他买块新的主板，没有后顾之忧，坏了直接找厂家保修。
剩下的就是一些疑难杂症了，有的时候你说内存条坏了吧，你把内存拔下来按到别的电脑又是好的，有的时候你拿会店里测试个一天也不出问题，送到客户手上半天就蓝屏。
特别有一次去给一个乡下小网吧修电脑，都是一些古董货啊，那疑难杂症都不知道重哪下手，我正解决一台呢，就听到师父那边“匡”猛踢了一脚他弄了半天的机箱，唉！半天开不了机的电脑，居然风扇转了，“滴”自检通过，居然正常开机进系统了。师父就是师父，还有这种神操作。（新手不建议使用这种高段位的技能，小心被客户打）
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零零碎碎说了这么多，也不知道对题主有没有用，也许只是我怀念10年前的那个夏天，那了7~8月份连风扇都没有的破旧店面。
大学毕业参加工作后，回去的少了，也有好几年没见师父了，最近可还好，在看什么小说，可以推荐一下我，游戏我现在都没怎么打了，书还是常看的。
PS：没看过主板说明书不一定不会修电脑，但看得懂主板说明书的技术一定不差。
我还是非常推荐大家把主板说明书看一篇的。
如果CPU是电脑的大脑，那主板就是电脑的骨架与血管。
电脑的所有配件都要连接到主板上，这服骨架支撑起所有配件直接相互合作。但我们经常忘记他。
平时配电脑大家一般对主板最为忽视，因为主板的好坏对性能的影响是最低。
现在就算最差的H310，你也能安上i9 9900K 2080TI 甚至还能玩的飞起。但我们一般不会这么配，至于为什么，主板说明书其实都会写的。
三、gpu cuda编程 硬件配置
在当今科技的高速发展中，图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU）已经不再仅仅被用于图形渲染和游戏开发。GPU的强大性能和并行计算能力使其成为许多领域的工具，包括机器学习、数据分析和科学计算等。而CUDA编程正是一种利用GPU进行并行计算的技术。
什么是GPU加速和CUDA编程？
GPU加速指的是利用GPU的并行计算能力来加速特定任务的运行。相比传统的中央处理单元（Central Processing Unit，CPU），GPU可以同时处理大量的数据并进行并行计算，从而显著提高计算速度。
CUDA编程是一种使用NVIDIA的CUDA平台来进行GPU编程的技术。CUDA是一种并行计算框架，可以让开发者利用GPU的强大计算能力来加速各种计算任务。它提供了一种在GPU上执行通用并行计算的简单和灵活的方式。
硬件配置与GPU加速
要充分利用GPU加速和进行CUDA编程，关键是选择正确的硬件配置。首先，你需要一块支持CUDA的GPU。NVIDIA是CUDA的创造者，所以选择一款NVIDIA的显卡是明智的选择。最新一代的GPU通常有更高的性能和更完善的功能支持。
此外，你还需要考虑其他硬件配置，例如内存、处理器和存储器等。对于大规模的数据处理和复杂的计算任务，更高的内存和处理能力是必不可少的。同时，使用快速的存储器可以提高数据传输的效率，从而进一步加速计算过程。
如何进行CUDA编程？
进行CUDA编程需要以下几个步骤：
- 安装CUDA Toolkit：CUDA Toolkit是进行CUDA开发的必备工具集。你需要从NVIDIA官方网站上下载和安装适合你的操作系统和GPU型号的CUDA Toolkit。
- 编写CUDA代码：CUDA编程使用的是一种类似于C语言的编程语言。你可以使用CUDA编程模型中定义的标准函数和语法来编写并行计算任务。
- 编译和运行CUDA代码：使用NVCC编译器来将CUDA代码编译为可执行文件。然后，你可以在GPU上运行这个可执行文件，利用GPU的并行计算能力进行加速计算。
优势与应用场景
利用GPU加速和进行CUDA编程可以带来许多优势：
- 更快的计算速度：相比单纯使用CPU进行计算，GPU加速可以显著提高计算速度。这对于需要处理大数据集和进行复杂计算的任务来说尤为重要。
- 更高的并行计算能力：GPU拥有成百上千个计算核心，可以同时处理大量的数据和任务，从而大幅度提高并行计算能力。
- 适用于科学计算和机器学习：许多科学计算和机器学习任务都是高度并行的，非常适合使用GPU加速和CUDA编程。
除了科学计算和机器学习，CUDA编程还可以应用于图像处理、金融建模、物理模拟等领域。它为各种计算密集型任务提供了更快的解决方案。
总结
通过使用GPU加速和进行CUDA编程，我们可以充分利用GPU的强大性能和并行计算能力，提高各种任务的计算速度和效率。选择适合的硬件配置、安装CUDA Toolkit并编写CUDA代码是进行CUDA编程的关键步骤。无论是科学计算、机器学习还是其他计算密集型任务，CUDA编程都是一个值得探索和应用的强大工具。
四、GPU是软件还是硬件？
cpu是硬件，是Graphics Processing Unit的缩写，翻译成中文就是图形处理器，也就是显示核心。功能是专门用户图像运算的微信处理器，专门用于执行复杂的数学和几何计算，是显卡的一部分。用了GPU，计算速度能快几百甚至上千倍。原因是GPU里包含很多个用于计算的单元，相当于买一块GPU，就买到了多个CPU，远大于16核、24核那种CPU。
五、深度学习 gpu配置
深度学习 GPU 配置
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为当今计算机视觉、自然语言处理等领域的重要研究方向。而为了更好地发挥深度学习算法的性能，选择合适的GPU配置至关重要。
首先，选择合适的GPU型号是配置的核心。目前市面上流行的GPU主要有NVIDIA和AMD两种品牌，它们各自具有不同的性能特点和适用场景。NVIDIA的GPU在深度学习领域具有较高的性能表现，尤其是在TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架中，NVIDIA的GPU能够提供极佳的计算加速效果。
其次，需要考虑GPU的显存容量和类型。显存是GPU进行数据存储的介质，其容量和类型直接关系到深度学习模型的训练速度和效果。一般来说，显存容量越大，可以同时加载和训练的模型规模越大。同时，不同类型的显存（如GDDR6、HBM2等）在性能和价格上也有所不同，需要根据实际情况进行选择。
此外，还需要考虑GPU的算力功耗和散热问题。深度学习模型的训练需要大量的计算资源，因此GPU的功耗也会相应增加。为了确保系统稳定运行，需要选择具有良好散热性能的GPU，并合理配置电源和散热设备。
除了硬件配置，还需要考虑软件环境。需要选择合适的操作系统（如Ubuntu、Windows等）和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），并根据实际需求进行相应的软件优化。同时，为了确保数据的安全性和可靠性，还需要选择合适的硬盘类型和文件系统。
总的来说，深度学习 GPU 配置是一项涉及硬件、软件、数据等多方面的综合性工作。在配置过程中，需要根据实际需求和预算，权衡各种因素，选择最适合自己的GPU配置。
六、新手学习，搭建大数据学习环境，电脑需要什么硬件配置？
这要看你的预算，先写个主流配置给你参考:英特尔i58500处理器，技嘉B360M-DS3H主板，威刚XPG系列DDR4240016G内存条，威刚XPG-SX6000系列256GM.2接口固态硬盘，九州风神玄冰400CPU散热器，微星GTX10606G暗黑龙爵显卡，航嘉JUMPER500电源，金河田预见N15机箱。
七、gpu硬件加速开不开？
建议是不开。硬件加速gpu计划的本质是用CPU空余的硬件能力来加速GPU，会增加增加CPU负担。
不过对于cpu较差的用户来说。只要显卡支持wddm2.7，系统Win10 2004的版本号以上就能开并且有效，效果就是让GPU接管部分属于CPU的任务，因为优化了调度，所以能小幅度提升帧数，在低端CPU电脑上比较有效果。
但是常规的比如lol、dota2或者一些国内常见的腾讯全家桶网游，对于游戏显卡要求较低，反而对于cpu要求较高。开启了该功能以后，反而不利于游戏画质的提高。
总结：
适合开启人群：cpu较差，显卡性能一般，玩画面较高的游戏。
不适合开启人群：显卡cpu较好、主要玩网游的用户。
八、gpu硬件加速怎么关？
关闭gpu硬件加速如下，
“开始”→“运行”→输入“dxdiag”→点击“显示”标签→关闭gpu加速或者在C:\WINDOWS\system32 找到 dxdiag.exe 启动： 在显示选项里 禁用 加速
从开发者选项中的强制GPU加速是默认关闭来看，GPU硬件加速的兼容性并不理想，而普通2D应用的图像要求不高，CPU可以胜任，所以GPU强弱对日常软件影响不大。
九、硬件gpu加速计划找不到？
答:没有gpu加速计划这时候添加出来的办法。1、首先我们通过快捷键“win+r”打开运行对话框，输入指令“regedit”回车确认;
2、接下来依次开启：HKEY_LOCAL_MACHINE_SYSTEM_CurrentControlSet_Control_GraphicsDrivers;
3、接在我们在该界面之中打开“hwschmode”将其数值修改为“2”，然后重启系统;
4、系统重启后按下快捷键“win+i”打开windows设置，选择“系统”选项;
5、然后在其中单击左侧任务栏中的“显示”选项;
6、最后点击右侧的“图形设置”就可以找到“硬件加速gpu计划”了。
十、如何关闭GPU硬件加速？
1. 点击左下角开始,在windows系统中打开“控制面板”。
2. 随后选择“网络和Internet”。
3. 再点击下面的“Internet 选项”。
4. 勾选“GPU硬件加速”功能，最后点击关闭，即可关闭GPU硬件加速。仅参考