电脑配置有什么讲究,该怎么挑选电脑的配置,怎么看

时间:2021-12-16 14:54:18

来源:

查看:0

目前显卡价格涨的太多,现在下手买GTX1060 6G显卡,确实肉疼。最近,虽然虚拟货币的价格有所跌落,但是显卡价格仍然没有下降。所以最好的办法就是先不买独立显卡,可以考虑i5-8400或者R5-2400G,先使用这些CPU的核显,等矿难了之后,加一块显卡。下面我分别给出这两个平台的配置表。

英特尔八代平台 面对居高不下的显卡价格,我建议先用核显UHD630的性能相当于GT730、R7-240这种入门级别的独显。对付LOL、CF、日常办公没有问题,坚持到显卡降价,直接上GTX1060独显、或者未来发布的GTX2060,这样的思路是比较合理的。

为了以后的升级方便,我建议把其他的各方面完善好,例如:电源先把未来升级的功耗考虑上,选择全日系的GX450,保证未来硬件升级空间。内存是威刚的游戏威龙支持XMP,很容易超频,性能不错。固态就不考了过时的SATA3.0接口的,上了性价比很高的PM961,走的PCIE通道,速度非常快。机械硬盘的2T的性价比明显高于1T,所以建议考虑蓝盘。机箱其实可以随便你选择,自己喜欢才是最重要的。

AMD的apU平台AMD最新发布的apU是值得考虑的不错的CPU性能加上可以使用的核显,我建议玩家可以考虑R5-2400G,办公的人群考虑R3-2200G。我着重介绍R5-2400G,这颗CPU的主频是3.6GHz,睿频3.9GHz,四核心八线程设计。其CPU的性能比四核心八线程的R4-1400强,和R5-1500X性能差不多,核显Vega 11的性能比GT1030强一点。R5-2400G这块APU对于LOL、使命召唤OL、魔兽世界等都没问题,对于吃鸡在1080P分辨率下,是可以在30针以上吃鸡的(保证双通道内存)。

这套平台的CPU性能弱与上面的i5-8400,但是GPU显卡性能强太多,Vega 11的性能是UHD630的2.5倍。R5-2400G这块主板的接口是AM4,我记得AMD说给2020前,保证这个接口兼容未来的处理器,所以升级的空间很大。因为是APU,所以内存一定要选择双通道,这样才能发挥核显性能,目前B350主板最大可以给核显分配2G显存。以后显卡降价之后可以上个独显,另外以后驱动应该会支持和核显交火。

本次内明完毕,如果我有不到之处,烦请斧正,如果喜欢我,欢迎点赞、转发、关注我的头条“xc修齐治平”,修身齐家治国平天下。

我是头条号:技术工程师Engineer,我来回答。

这个问题问的比较宽泛,因为每个价位都有相应的主流配置。比如:5000元档、10000元档、15000元档、20000元档等等,以下配置不涉及品牌,区分Intel和AMD平台,举例如下:

5000元档主流配置

酷睿i5 9400F DDR4 2666 16G RTX2060 6G 等

锐龙R5 3600x DDR4 2400 8G GTX1660TI 6G等

10000元档主流配置

英特尔酷睿i7 9700K DDR4 3200 16G RTX2080S WF3 OC 8G等

锐龙R7 3700x DDR4 16G 3200 RTX2080 SUPER 8G等

15000元档主流配置

英特尔酷睿i9 9900KF DDR4 3200 16G RTX2080 SUPER WF3 OC 8G等

锐龙 R7 3800x DDR4 16G 3200 RTX2080TI 11G WF3等

20000元档主流配置

英特尔酷睿i9 9900K DDR4 3200 32G RTX2080TI 11G等

锐龙 R7 3900x DDR4 16Gx2 32G RTX2080TI 11G等

欢迎批评指正、关注交流!

不同的编程方向对电脑的要求也不尽相同,下面做一个简单的总结:

如果做Web开发,那么对电脑的要求并不高,i5以上的处理器,8G内存,1T的硬盘就完全能够满足大部分Web开发场景的要求,其他的配置比如显示卡就没有什么要求了,集成显卡也是可以的。做程序开发,因为要长时间对着屏幕,所以最好配一个大点的显示器,电池容量也是越大越好,至少能工作4个小时以上。

如果做大数据开发,对电脑的内存有较高的要求,简单的说就是内存越大越好,最好在16G以上,大数据开发非常吃内存。一些商用大数据平台对内存的基础要求往往都是32G以上,因为内存如果小的话会严重影响性能,尤其是使用Spark平台。大数据开发对CPU的要求并不高,i5以上就能满足要求。

如果做人工智能开发,对电脑的显卡有较高的要求。因为人工智能的算法实现往往非常考验GPU的运算能力。目前人工智能处理框架常见的架构有三种,分别是CPU GPU、CPU FPGA和CPU ASIC,其中FPGA表示现场可编程门阵列,ASIC为专用集成电路。这三种架构中,由于GPU可以并行处理大量数据,比较适合深度学习场景,所以CPU GPU是目前的主流架构,这就要求做人工智能开发的电脑,要具备较强的GPU。对于个人来说,至少也要买一块运算能力强的独立显卡。

如果做移动互联开发,那么就需要选择一款苹果系列的笔记本电脑了,因为要做iOS开发,所以选购一款MBP是比较方便的选择,i5 8G内存就能够满足大部分的开发场景要求。

我的研究方向是大数据和人工智能,目我也在带大数据方向的研究生,我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我的头条号,相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题,也可以咨询我。

谢谢!