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法律研究机器学习的内存和其他要求
近年来，对机器学习感兴趣的研究人员和企业数量有所增加。我们需要能够分析数据并提供结论的计算机程序。机器学习技术在许多领域都有应用，包括经济学、工程学和医学。随着计算机软件和硬件的改进，机器学习得到了扩展。在这篇文章中，我们将探讨机器学习的内存需求和其他规格。
内存要求
内存，或随机存取内存，是一种计算机内存类型，允许快速访问数据。机器学习所需的内存量与正在处理的数据量成正比。
如果您处理的数据量较小，则 8 GB 的计算机可能就足够了。但是，对于较大的数据集，建议使用 16 GB 或更多内存，并且机器学习系统通常需要大量的内存来存储和处理海量数据集。
内存不足会导致程序运行速度变慢，完成任务所需时间更长，甚至会导致计算机冻结。
CPU 要求
CPU，或中央处理器，是计算机的“大脑”，它的工作是执行代码并执行命令。中央处理器 (CPU) 是机器学习的一个组成部分，因为它处理算法并分析数据。
大多数机器学习软件需要四个或更多 CPU 线程才能有效运行。“核心”是指能够执行程序的任何功能组件。多核 CPU 能够同时执行许多指令，这有助于加快数值计算的速度。
但是，对于更苛刻的任务（如深度学习），建议使用八个或更多内核的 CPU。
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图形处理单元要求
图像图形处理单元 (GPU) 是专门构建的计算机，用于管理视频制作中涉及的众多任务。这些计算考虑了白天和黑夜。近年来，GPU 已成为机器学习基础设施的有用组件。
它们是为了促进并行处理而开发的，这对于有效执行机器学习技术至关重要。对于大多数机器学习任务，建议使用 4 GB 或更多显存的 GPU，显存是“视频随机存取内存”的缩写，是 GPU 使用的内存类型。
更大的数据量和更复杂的任务对于具有更大虚拟内存 (VRAM) 的 GPU 来说有所不同。但是，对于更苛刻的工作负载（如深度学习），建议使用 8GB 或更多 VRAM 的 GPU。
存储要求
机器学习系统收集的数据量将决定其存储要求。对于存储相对较少的数据，500 GB 或更大的硬盘可能就足够了。但是，在处理更大的数据集时，建议使用至少 1TB 存储空间的固态硬盘 (SSD)。SSD 比传统的硬盘驱动器快得多；因此，加载数据所需的时间可能会大大减少。在机器学习中，将数据加载到内存是一个必须克服的瓶颈。机器学习依赖于及时访问数据。
电源要求
PSU 是为计算机其余部分提供电力的组件。PSU 为机器学习硬件（如 CPU 和 GPU）供电，至关重要。如果您没有可靠的后备引擎，则不应使用某些需要大量处理能力的机器学习方法。机器学习计算机的最低功率要求为 600W。
冷却系统要求
有些人担心机器学习算法的热输出可能会导致计算机崩溃。这表明在机器学习计算机中，功能完善的冷却系统的重要性。在机器学习技术中，空气或液体冷却通常用于冷却计算机。尽管液体冷却的初始成本更高，但它优于空气冷却。液体冷却的初始成本可能更高，但其改进的冷却效果可能物超所值。
操作系统要求
机器学习的成功可能会受到所用操作系统的影響。Linux 和 Windows 是最流行的机器学习平台。由于它是免费且开源的，因此 Linux 优于其他操作系统，并且与 TensorFlow 和 PyTorch 等流行的机器学习框架兼容。Windows 是一个可行的平台，尽管机器学习专业人员很少使用它。您必须运行最新版本的操纵系统才能访问最先进的机器学习工具。
结论
许多行业都依赖于机器学习，因此，必须由可靠的硬件和软件来支持这项技术。除了讨论内存需求外，我们还讨论了机器学习的其他必需条件。任何自学习计算机都需要以下功能：一个 1TB 的固态硬盘 (SSD)、一个 600 瓦的电源 (PSU)、一个四核处理器、一个具有 4GB 显存 (VRAM) 的图形处理单元 (GPU)、16GB 的随机存取内存 (RAM) 和一个强大的冷却系统。切换到 Linux 作为您的主要操作系统是另一个可以提高系统性能的选项。您可以使用这些说明构建机器学习计算机，以有效地处理算法并分析数据。
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