人工智能和机器学习需要强大的硬件 2025 年最适合人工智能和机器。如果没有合适的硬件，训练速度就会变慢，软件在执行复杂任务时甚至可能崩溃。
普通笔记本电脑或许可以运行简单的任务 2025 年最适合人工智能和机器，但无法处理复杂的模型或大型数据集。训练深度学习模型或运行模拟的开发者需要速度更快、内存更大、图形性能更强的设备。
在本文中，我们介绍了如何选择用于 AI 和 ML 的笔记本电脑 2025 年最适合人工智能和机器，列出了 7 种顶级型号，并解释了购买前需要考虑的事项。
如何选择用于人工智能和机器学习开发的笔记本电脑
以下是用于 AI 和 ML 工作的笔记本电脑需要注意的最重要的功能：
GPU：专用 GPU 可加速模型训练 卡塔尔电子邮件列表。NVIDIA GPU（例如 RTX 4070 或更高版本）采用并行处理，有助于更快地处理大量计算。使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架的开发者通常依靠 GPU 来获得更好的结果。CPU： CPU 控制笔记本电脑处理任务的速度。英特尔酷睿 i9、AMD Ryzen 9 或苹果 M4 Max 等高性能处理器可以高效运行机器学习软件。
这些 CPU 还支持多任务处理，这有助于同时运行代码、模拟和其他工具。RAM（内存）：机器学习模型会占用大量内存。配备至少 32GB RAM 的笔记本电脑可以管理更大的数据集和模型，而不会降低运行速度。更大的 RAM 可以提高模型训练、数据清理和测试的性能。存储：固态硬盘 (SSD) 可以更快地访问文件和程序。AI 项目通常涉及大型数据集和模型检查点。1TB 的 SSD 足以满足大多数任务的需求，并有助于减少文件传输或加载过程中的等待时间。
这四大特性共同成就了笔记本电脑，为人工智能和机器学习开发做好准备。它们支持更快的训练速度、更流畅的工作流程和更高的生产力。
7 款最适合人工智能和机器学习开发的笔记本电脑
如上一节所述 成功的工具和资源，选择适合人工智能和机器学习的笔记本电脑取决于性能、内存和 GPU 功率等关键规格，因此在做出决定之前在线比较笔记本电脑会很有帮助。
以下笔记本电脑为训练模型、运行模拟和处理大型数据集提供了强大的规格。
1. 苹果 MacBook Pro M4 Max
这款 MacBook 搭载 Apple M4 Max 芯片，配备 14 核 CPU 和 32 核 GPU。它配备 36GB 内存和 1TB SSD。16 核神经网络引擎可加速机器学习任务。对于偏爱 macOS 且需要在 AI 工作负载、图形处理和代码编译方面拥有强大性能的开发者来说，它是理想之选。
2.戴尔XPS 17
这款笔记本电脑搭载第 13 代英特尔酷睿 i9-13900H 处理器 短信列表，配备 32GB DDR5 内存和 1TB SSD。它搭载 NVIDIA GeForce RTX 4070 GPU，配备 8GB 独立显存。17 英寸 UHD+ 显示屏提供清晰锐利的视觉效果，强大的散热系统即使在长时间训练中也能保持性能稳定。