计算机专业&人工智能的PC选择

刚进入大学，必然会面对新的电脑的购入，而同时是学习计算机的专业的同学，有时也会因为对于专业的学习内容的不了解而迷惑于各种PC机的选择。这里我给出我个人的看法。

没有最好，只有合适（请土豪忽略）

学习人工智能专业的话，抛开运行大型游戏的需求，学习上的需求一般的CPU的计算能力均能满足，且一般学习的汇编也是基于x86架构的，不用考虑AMD平台和INTEL平台的问题，择优选择即可。

而后最有可能用到高性能运算的就是AI模型的训练。一般是使用GPU来进行训练，且常用Nvidia家的CUDA核心来进行加速，下图是一个简单的Tensorflow的模型差距

笔记本为小新AIR14 2020锐龙版 4600U，注意训练时间差距

可以看到这个CPU的模型训练时间差距不是一点半点的差。

如果有个人训练模型的想法的话，有三种解决的方法：

一台高性性的台式端

租用服务器

靠谷歌的线上服务

可能不是刚需，而且无上限

而在日常用途的话，可能有携带笔记本到处跑的需求，比如上课，实验之类的。那么便要求有一台笔记本的需求。

如果想用笔记本来包含两个需求的话，一般有两个结果：

轻薄系的高性能笔记本（Dell XPS等）

一般游戏本（暗影精灵/拯救者）

其中一般选择1的价格会比较的高，而2号选择的话，会因为游戏本的重量（习武之人）和续航问题（2-3小时）在日常使用中比较的头疼。故而需要根据个人的情况来进行取舍。

故而有一种“我都要”的方法，高性能台式 + 一般性能的便携笔记本。而这个只是我个人的选择，仅具有参考价值。

续航和重量是最重要的两点。

-  重量：

轻薄本的重量通常在1.5kg以下，优秀一点的还能做到整机重量控制在1kg以下，比如索尼的VAIO系列。当然极致轻薄的代价也是高昂的价格，所以如何取舍也看具体预算。

-  续航：

由于轻薄本的目的在于便携与长时间在外办公，因此长续航十分必要。因此处理器的性能也应该为续航做出一定妥协。如果选用intel的U，则以低压为宜；若选用AMD的U，低压通常也足以满足在外的需求。（机械革命这种标压U配超大电池的方案也可以考虑）

显卡的的话，独显并非必要品。没有独显的版本能带来更长的续航时间，而轻薄本配的独显通常也不能胜任大型的工作。

轻薄本的续航以超过8小时为宜。

还有一点需要注意，就是电源适配器。游戏本通常会配非常重的电源适配器，如果平时放在包里会进一步增加重量。如果选购的轻薄本支持usb-typeC口充电，那么建议选购氮化镓充电器。这类充电器体积非常小，便于携带，且同时能给电脑和手机充电，有利于减小负担。

台式机对性能有不低的要求，但也没必要过高配置。

整机平台存在不小的风险，例如用料和价格，不建议购买。学计算机的也应该学会自己组装机。

通常情况下，6000-10000就可以配出相当不错的电脑。比如3700x+2070s，或3600+1660ti/2060s，都是比较主流的配置。

组装机的部件中，显卡，电源和硬盘应该预留充足的预算，不能在这上面省钱。显卡和电源的用料决定了电脑整机的使用寿命，而好的硬盘能让数据存储更为安全。

主流的平板电脑大概分为三个阵营：Win平板，iPad，安卓平板

Win平板主要就是微软自己的Surface。然而因为其过高的价格，以及相对较低的性能，在这里并不推荐。

最低价格的Surface Go，更是只能作为看视频的工具。

iPad应该是平板电脑的主流选择。iPad Air3这种性价比非常高，并且配上Apple Pencil，完全可以满足平时上课的各种需求。

安卓平板，三星的价格也偏高，而华为最近出的Matepad Pro，也值得考虑。使用场景大致与iPad类似。