大家好，今天小编来为大家解答人工智能对硬件的需要这个问题，人工智能对硬件的要求很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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nas对硬件的要求
标准化硬件。由于系统还在早期阶段，软件的选型和集成还没有确定好范围，所以在硬件上需要是标准化方案，这样可以在需要时很方便地进行升级，而不用更换掉整套硬件。
性能足够。搭建NAS的过程中探索与运行同样重要，由于是全套开源方案，经常需要尝试新的开源服务，这些尝试需要在生产环境之外有足够的性能空间来支撑这种测试。且随着项目的不断成熟一定会有很人工智能特性出现在服务中，这就更需要预留一些性能以免出现玩儿不动的情况。
稳定。NAS是需要24小时服务的，硬件层面一定不能掉链子，最好是使用服务器级硬件。
功耗尽可能小。低功耗在噪音和发热上的优势比电费更重要。
人工智能专业对显卡要求高吗
1人工智能专业对机器硬件要求比较高。如果是进行机器学习，高配置的笔记本(高内存、高CPU主频和足够的硬盘空间以存放机器学习数据)还是可以的，
2要求还是很高的，毕竟需要做一些仿真模拟计算的话需要电脑配置还是高的、人工智能专业电脑配置的话是不太需要显卡太好了。但是内存和处理器一定要快。所以至少要用六核心以上的处理器，16g的内存就
人工智能最理想的硬件
让我们先深入了解一下现在正在人工智能领域发生的结构性转变。机器学习训练、推理算法和相关的技术是人工智能的基础，而这些算法已经存在了几十年了。而为英伟达等公司创造了巨量机会的转折点是：
有了跨多个行业的大量有用的训练数据集；
芯片设计和工艺尺寸的进展让与机器学习相关的并行处理的成本和功耗特性达到了可以接受的程度。
随着各种不同行业中许多不同类型的设备都越来越多地与互联网相连（换句话说就是IoT现象），生成的有用数据的量以及机器学习使用这些数据来改善这些行业中用户体验的能力都将受到广泛的影响。作为x86CPU的协处理器，GPU可以为机器学习带来大量所需的并行处理。GPU原本是为游戏和图形处理应用设计的。配合CUDA等多线程编程环境，人们发现GPU是最有效执行机器学习算法的最优选择。
人工智能专业需要高配置的电脑吗
1人工智能专业对机器硬件要求比较高。如果是进行机器学习，高配置的笔记本(高内存、高CPU主频和足够的硬盘空间以存放机器学习数据)还是可以的，
2要求还是很高的，毕竟需要做一些仿真模拟计算的话需要电脑配置还是高的、人工智能专业电脑配置的话是不太需要显卡太好了。但是内存和处理器一定要快。所以至少要用六核心以上的处理器，16g的内存就可以了。
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。
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