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法律研究機器學習的記憶體和其他要求
近年來，對機器學習感興趣的研究人員和企業數量有所增加。我們需要能夠分析資料並提供結論的計算機程式。機器學習技術在許多領域都有應用，包括經濟學、工程學和醫學。隨著計算機軟體和硬體的改進，機器學習得到了擴充套件。在這篇文章中，我們將探討機器學習的記憶體需求和其他規格。
記憶體要求
記憶體，或隨機存取記憶體，是一種計算機記憶體型別，允許快速訪問資料。機器學習所需的記憶體量與正在處理的資料量成正比。
如果您處理的資料量較小，則 8 GB 的計算機可能就足夠了。但是，對於較大的資料集，建議使用 16 GB 或更多記憶體，並且機器學習系統通常需要大量的記憶體來儲存和處理海量資料集。
記憶體不足會導致程式執行速度變慢，完成任務所需時間更長，甚至會導致計算機凍結。
CPU 要求
CPU，或中央處理器，是計算機的“大腦”，它的工作是執行程式碼並執行命令。中央處理器 (CPU) 是機器學習的一個組成部分，因為它處理演算法並分析資料。
大多數機器學習軟體需要四個或更多 CPU 執行緒才能有效執行。“核心”是指能夠執行程式的任何功能元件。多核 CPU 能夠同時執行許多指令，這有助於加快數值計算的速度。
但是，對於更苛刻的任務（如深度學習），建議使用八個或更多核心的 CPU。
圖形處理單元要求
影像圖形處理單元 (GPU) 是專門構建的計算機，用於管理影片製作中涉及的眾多工。這些計算考慮了白天和黑夜。近年來，GPU 已成為機器學習基礎設施的有用元件。
它們是為了促進並行處理而開發的，這對於有效執行機器學習技術至關重要。對於大多數機器學習任務，建議使用 4 GB 或更多視訊記憶體的 GPU，視訊記憶體是“影片隨機存取記憶體”的縮寫，是 GPU 使用的記憶體型別。
更大的資料量和更復雜的任務對於具有更大虛擬記憶體 (VRAM) 的 GPU 來說有所不同。但是，對於更苛刻的工作負載（如深度學習），建議使用 8GB 或更多 VRAM 的 GPU。
儲存要求
機器學習系統收集的資料量將決定其儲存要求。對於儲存相對較少的資料，500 GB 或更大的硬碟可能就足夠了。但是，在處理更大的資料集時，建議使用至少 1TB 儲存空間的固態硬碟 (SSD)。SSD 比傳統的硬碟驅動器快得多；因此，載入資料所需的時間可能會大大減少。在機器學習中，將資料載入到記憶體是一個必須克服的瓶頸。機器學習依賴於及時訪問資料。
電源要求
PSU 是為計算機其餘部分提供電力的元件。PSU 為機器學習硬體（如 CPU 和 GPU）供電，至關重要。如果您沒有可靠的後備引擎，則不應使用某些需要大量處理能力的機器學習方法。機器學習計算機的最低功率要求為 600W。
冷卻系統要求
有些人擔心機器學習演算法的熱輸出可能會導致計算機崩潰。這表明在機器學習計算機中，功能完善的冷卻系統的重要性。在機器學習技術中，空氣或液體冷卻通常用於冷卻計算機。儘管液體冷卻的初始成本更高，但它優於空氣冷卻。液體冷卻的初始成本可能更高，但其改進的冷卻效果可能物超所值。
作業系統要求
機器學習的成功可能會受到所用作業系統的影響。Linux 和 Windows 是最流行的機器學習平臺。由於它是免費且開源的，因此 Linux 優於其他作業系統，並且與 TensorFlow 和 PyTorch 等流行的機器學習框架相容。Windows 是一個可行的平臺，儘管機器學習專業人員很少使用它。您必須執行最新版本的操縱系統才能訪問最先進的機器學習工具。
結論
許多行業都依賴於機器學習，因此，必須由可靠的硬體和軟體來支援這項技術。除了討論記憶體需求外，我們還討論了機器學習的其他必需條件。任何自學習計算機都需要以下功能：一個 1TB 的固態硬碟 (SSD)、一個 600 瓦的電源 (PSU)、一個四核處理器、一個具有 4GB 視訊記憶體 (VRAM) 的圖形處理單元 (GPU)、16GB 的隨機存取記憶體 (RAM) 和一個強大的冷卻系統。切換到 Linux 作為您的主要作業系統是另一個可以提高系統性能的選項。您可以使用這些說明構建機器學習計算機，以有效地處理演算法並分析資料。
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