如何配备人工智能专业学习计算机？

随着 AI 随着浪潮的到来，人工智能专业已经成为许多大学新设的热门专业。那么，作为进入这些专业的东西，如何选择专业来学习电脑呢？今天，小狮子将和你谈谈这个。

AI 课程学习，需要哪些配置性能？

当前，人工智能专业的学生主要在自用计算机上进行开源模型(例如 DeepSeek、Qwen、Llama 等等)本地化部署及相关开发工具学习。

普通学习试验场景，一般运行小规模模型(例如 BERT-base）、代码调试，轻量级数据处理，需要考虑多线程计算和基本图形渲染，所以建议显存。≥ 8GB，内存≥ 16GB，CPU 核心数≥ 6 核 12 进程。

但是在毕设和研究生学习中，一般都是正式进入中等规模的训练，计算机配置需要支持。 7B~13B 微调和推理参数模型需要更高的显存。（≥ 12GB）、多核 CPU 加快数据预处理，建议内存。≥ 32GB，需要高速存储 NVMe SSD 增加数据吞吐量。

进入博士或科研项目组后，一般都是从事高性能开发研究，除了使用实验室高性能外， AI 自用机器一般针对服务器和云计算能力。 20B 参数模型训练或多卡并行场景，需要顶级多核。 CPU、大显存显卡（≥ 24GB）、PCIe 4.0/5.0 通道提升，电源冗余设计保证稳定。

配有思想，注重细节

AMD CPU 因其全核调度优势，在多线程性能和能效比上处于领先地位，特别适合并行计算任务。入门级可选 R5 中高档推荐7500F 9700X 或 9950X。

在主板方面，除了入门级设备外，最好选择其他高级设备。 PCIe 旗舰或准旗舰显卡槽 X670E/X870E 主板，方便后期增加并行显卡。

在显卡方面，显卡容量先于核心频率。对于学生来说。 RTX 4060 Ti 16GB 性价比突出(部分开源模型的本地部署可以达到最大可能性 300 tokens/s 推理速度)，高档可选 RTX 4090/D,RTX5090/D 或是同级别 A/B 专业卡系列。

存储方面，SSD 保证数据加载速度的主要要求，尽量使用 PCIe4.0 甚至 5.0 预防等级商品 QLC 颗粒状硬盘。内存 32GB 对于分界点，高频内存可以提高模型的预处理效率。

由于长期高负荷推理训练和后续并行加卡的需要，电源功率需要预留。 30% 冗余，850W 启动(单卡)，双卡建议 1200W 上述，推荐航嘉 MVP 系列或振华 LEADEX G、海韵 FOCUS G 系列。AMD 高档 CPU 发烫较大，建议搭配 360 水冷或双塔风冷。

中低方案，助力 AI 课程学习

方案一：入门学习机

AMD 目前只支持显卡 ROCm 生态，适配 CUDA 生态模型商品和第三方代码库很少，所以可以选择 6750 GRE 12GB 显卡替换为 RTX 4060 Ti 性能稳定，16GB，CUDA 生态兼容性好，但是价格比较高，可能会增加预算。 1000-1500 元左右。

计划二：中级训练机

方案三：高档开发站

AI 开发设备配置需要平衡计算率、可扩展性和性价比。存储容量和内存带宽是模型训练的关键瓶颈，建议优先满足。对于资金有限的学生，可以逐步升级硬件(比如先投资显卡和内存)，也可以在条件允许的情况下租用云计算能力，防止盲目追求过于高档的本地部署设备。

编辑：熊乐

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