2024 年推薦的機器學習與深度學習筆記型電腦

AI 讓機器學習和深度學習成為了熱門的技術話題。無論是從日常生活中的購物網站推薦系統，還是先進的自動駕駛技術，這些都與機器學習和深度學習息息相關。

本文將深入探討機器學習和深度學習所需的硬體規格和推薦的筆記型電腦，讓你在學習或應用這些技術時能夠事半功倍。

機器學習是什麼？深度學習又是什麼？

機器學習是指電腦從數據中學習，並利用這些學到的知識來做出預測或決策的過程。生活中常見的應用包括購物網站。

購物網站透過機器學習的演算法來分析用戶的行為，包括瀏覽紀錄、購買歷史、經常瀏覽的產品等資訊，並推薦可能感興趣的相關產品。

深度學習使用深度神經網絡進行學習和推理，從大量數據中自動學習有用的特徵和模式，模仿人類大腦的學習過程。特斯拉的自動駕駛技術就是深度學習的一個典型案例。

深度學習透過處理和分析大量的數據，自動學習駕駛所需的各種特徵和模式，因此車輛能夠自主感知周圍環境、進行路徑規劃並做出駕駛決策。

從以上兩個簡單的案例可以理解，機器學習和深度學習在數據需求、算力、模型的複雜度和應用範圍上都有非常明顯的差異。

深度學習需要分析大量的數據，模型包含大量複雜的參數，對電腦的運算能力要求更高，因此需要一台性能更好的筆記型電腦，特別是搭載高算力獨立顯示卡的電腦。

無論是機器學習還是深度學習，規模和模型複雜程度會根據具體需求而有所不同。如果你還在學習階段，且處理的規模小、模型簡單，一般的電腦可能就足夠。

如果你將機器學習或深度學習應用於商業用途，則可能需要一台性能較高的電腦。更高的效能可以縮短運算時間，從而提高工作效率和模型訓練速度。

無論是機器學習或深度學習，在2024年，建議選擇Intel Core Ultra 7或9處理器，相較於Ultra 5，Ultra 7和9系列提供足夠的核心數量以及快取容量。

更多的核心數量允許處理器同時執行更多的工作，有助於加快訓練速度和提高整體運算性能。較大的快取容量可以存儲更多的即時數據，減少從內存中讀取數據的時間，非常適合機器學習和深度學習的工作。

此外，若想搭配性能較好的獨立顯示卡，考慮 CPU 與 GPU 的相容性，建議選擇 Ultra 7 165H 和 Ultra 9 185H 處理器，更多關於避免發生電腦效能瓶頸的問題，可參考 Intel 的「如何正確平衡您的元件」文章。

以上四個獨立顯示卡型號是 NVIDIA 全新推出的基於 Ada Lovelace 架構的專業繪圖卡，在 NVIDIA 的產品線中定位為商用顯示卡。選擇適合深度學習的顯示卡時，可以參考以上幾項指標。

CUDA 核心對於深度學習非常重要，特別是 TensorFlow 和 PyTorch 等框架高度仰賴 CUDA 來加速訓練和推理。CUDA 核心數量越多，算力越強，訓練和推理所需的時間就越短。

NVIDIA Tensor 核心是專為深度學習設計的，而TensorFlow和PyTorch框架利用Tensor核心來加速訓練和推理過程，特別是在處理大規模數據集和複雜模型時，Tensor核心越多，推理效能越佳。更多關於 Tensor 核心的資訊，可參考 NVIDIA 官方網站。

GPU記憶體（VRAM）的大小會明顯影響機器學習和深度學習的性能，特別是大型模型和大規模數據處理等工作。足夠的GPU記憶體（VRAM）可以容納更大、更複雜的模型，避免因內存不足而限制模型的規模，也能提高數據處理效率和推理速度。

VRAM 越大、CUDA 核心數量越多，推理和訓練所需的時間就越短，但相對的價格也會越高。因此，根據具體的應用需求和預算來選擇合適的獨立顯示卡是非常重要的。

作業系統的運行、編輯器（如VS Code）、通訊軟體或其他背景應用程式都會使用到電腦的記憶體（RAM）。當記憶體容量不足時，系統性能會下降，應用程式可能會崩潰。

為了確保在進行機器學習或深度學習時不會出現任何系統錯誤，我們建議至少選擇 32GB 的記憶體容量，特別是對於記憶體焊接於主機板上的筆記型電腦，這類筆電在出廠後無法進行升級，因此在選購時務必要考慮足夠的記憶體容量。