怎么组装适合科学计算的电脑配置，2022科学计算电脑配置推荐

发布时间：2022-01-08 11:00:00

科学计算（也称为计算科学）它的要求非常精确，虽然有些类似于其他类型的计算——例如编码视频和使用计算机辅助设计 (CAD) 应用程序——科学计算为获得最佳性能所需的大部分内容都是特定于应用程序的。

那么，科学计算到底是什么？从根本上说，它是使用计算机来解决从物理学到化学再到生物学等领域的大量科学问题。实际上，最重要的是执行超大的数学模型、利用复杂的算法、运行复杂的模拟以及开发相关的计算模型。这些都可能是非常密集的计算。

一些利用科学计算的领域包括：

经济建模
生物系统
工程解决方案
城市规划
机器学习/深度学习

那么，对于用于科学计算的性能良好且高效的台式电脑而言，哪些计算机组件很重要？应该说每个硬件都很重要。您需要一个快速的 CPU、大量的 RAM、具有大量空间的快速存储设备和一个快速的 GPU。

想一想：最终的科学计算机是一台超级计算机，越来越多的企业正在构建多计算机系统以满足他们的需求。因此，将 PC 放在桌面上进行科学计算并不像选择一台生产力、创造力甚至游戏机那么简单。

以下是一些您可以考虑的 PC 配置，但实际上没有那么多范围。如果您想完成真正的工作，低端 PC 将无法胜任。

中央处理器

科学计算软件可能相当难懂的行业，但如果您正在阅读本文，则很有可能您已涉足该领域并且非常了解最合适的工具。一些熟悉的标题可能包括 Mathworks 的 MATLAB、Wolfrum Mathematica、Paraview 和 Caffe。前三个应用程序用于执行复杂的数据分析和可视化，而第四个应用程序是深度学习工具。

如果您查看这些应用程序的基本要求，就会发现它们并没有那么广泛。例如，MATLAB 只推荐具有至少四个逻辑内核和 AVX2 指令集支持的 Intel 或 AMD CPU（几乎所有现代Intel 和 AMD CPU都包含）、3.5 GB 固态驱动器 (SSD) 存储空间和 8GB内存。GPU 可用于加速应用程序，并且支持 NVIDIA 的 CUDA 并行计算平台，这意味着您可以使用现成的 NVIDIA GPU。

同时，CPU 速度越快，您将获得更好的性能。例如，如果您正在运行特别大型的模拟，或者处理大型数据集，那么您将需要所有可以使用的 CPU 能力。从英特尔的高端第 10 代酷睿 i9 处理器开始，将为您提供足够的空间来处理最苛刻的流程。

如果您正在研究机器学习，您将需要考虑英特尔的单或双英特尔至强处理器。这些 CPU 旨在处理最复杂的任务，包括科学计算应用程序。

图形处理器

许多科学计算应用程序可以使用 NVIDIA 的 CUDA 并行计算平台来加速各种任务。因此，选择 NVIDIA GPU 可能是一个安全的选择。另一个流行的选择是 OpenCL，如果这是您的应用程序所使用的，那么您也可以考虑使用 AMD GPU。

您最大的选择将是面向消费者的游戏 GPU（如 NVIDIA RTX 或 AMD Radeon），以及商用 CPU（如 NVIDIA 的 Quadro 和AMD 的 Radeon Pro）。与 CPU 一样，如果您能负担得起商用 GPU，那么这就是您想要的方式。通过更先进的驱动程序和可能的附加功能，您将获得更好的稳定性——例如，某些科学应用程序规范中特别提到了 NVIDIA Quadro 系列中的 Ampere 架构。