人工智能显卡需求分析（显卡人工智能技术）

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本文目录一览：

1、给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。

2、D 云计算答案：D 知识拓展：算力是使用计算机技术完成给定目标导向任务的过程。

3、TPU项目开始于2014年，简单来说两个原因：计算任务不同了，深度神经网络开始兴起，矩阵乘加成为重要的计算loading。 CPU和GPU太贵了，Google需要找便宜的方法，要降低TCO。所以要自己搞芯片的想法就出来了。

4、目前，人工智能算力的主要来源是GPU、CPU和FPGA。GPU是目前最流行的人工智能算力来源之一，因为它们能够处理大量的并行计算。CPU也被广泛应用于人工智能算力中，因为它们能够提供更高的时钟速度和更广泛的软件支持。

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5、人工智能的发展需要数据、算力和算法三大支撑因素，云计算提供了算力支撑（同时也是落地场景之一），而大数据则提供了数据的来源，随着大数据和云计算的发展，人工智能的发展也会在很大程度上得到促进。

6、人工智能的四大要素：数据、算力、算法、场景。AI芯片：也被称为AI加速器，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的功能模块。

1、处理器（CPU）：至少要求具备四核心处理器，最好是Intel Core i7或更高级别的处理器。AMD Ryzen系列的处理器也是不错的选择。内存（RAM）：推荐至少16GB的内存，这样可以更好地处理大量数据和运行复杂的算法。

2、使用PS（Photoshop）和AI（Illustrator）软件需要一定的电脑配置来保证软件的流畅运行和效率。常用PS/AI的，建议i3处理器起步即可，内存8GB，固态硬盘最好一个，独显一般没必要，非要加的话入门级独显即可。

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3、人工智能对电脑配置要求还是比较高的，考虑到应该是处于学习应用阶段，一般需要八代酷睿I5或三代锐龙R5以上处理器、16G以上内存、GTX1060以上独立显卡。

1、更加逼真的图形展现图形显现是gpu芯片最初的功能，随着视觉科技和虚拟现实技术的发展，更加真实的图形显现效果会对gpu的并行计算能力提出更高的要求，因此，图形显现是gpu芯片未来重要的发展方向。

2、未来发展趋势目前移动设备市场的发展轨迹正在向着高端化和智能化的趋势发展。相信未来骁龙8gen2gpu可以为这些新型应用提供更好的支持，并且开发者们将有更多的机会来利用高性能GPU实现更多创新的应用程序。

3、GPU芯片市场的发展规模很大，增长空间年均增长率为382%。GPU芯片市场的发展规模到现在为止，全世界的AI计算能力都集中在GPU芯片上。

如果是用笔记本，现在可以选择例如十一代酷睿I5 11400H或五代锐龙R5 5600H的处理器，搭配16G DDR4内存+512G固态硬盘+RTX3050或3050TI 4G独立显卡，16英寸显示屏，价位在6500-7500左右不等。

可选择8核16线程处理器+RTX3050显卡+高色域屏幕的笔记本电脑和4核8线程处理器+RTX2060显卡+144Hz高刷屏的笔记本电脑。

使用PS（Photoshop）和AI（Illustrator）软件需要一定的电脑配置来保证软件的流畅运行和效率。常用PS/AI的，建议i3处理器起步即可，内存8GB，固态硬盘最好一个，独显一般没必要，非要加的话入门级独显即可。

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