一、核心硬件配置
处理器（CPU） - 优先选择Intel Core i7/i9系列或AMD Ryzen 7/Ryzen 9系列，多核多线程性能更强，能加速复杂算法和模型训练。
- 若预算有限，i5系列（如i5-13600KF）也可满足基础需求，但需搭配高性能显卡。
图形处理器（GPU）
- 推荐NVIDIA RTX 40系列（如RTX 4060 Ti、4070）或专业级显卡（如A100、H100），显存需≥16GB，支持深度学习加速。
- 若仅需轻量级任务，RTX 3060或GTX 1660 Ti等中端显卡也可应对。
内存（RAM）
- 基础要求8GB以上，大型项目或多任务处理建议32GB或更高，避免因内存不足导致卡顿。
存储（硬盘）
- 采用512GB以上固态硬盘（SSD），提升软件运行速度和数据读写效率；若需存储大量数据，可搭配1TB SSD。
二、其他关键配置
散热系统
- 高性能硬件需搭配高效散热方案，如风冷散热器或一体式水冷系统，确保长时间高负载运行稳定。
显示器
- 高分辨率（1080P以上）屏幕，色彩表现准确，适合展示AI生成图像。
操作系统
- 优先选择Windows系统，兼容大多数AI设计软件和库。
三、预算与性能平衡
入门级（8000-12000元）： RTX 4060 Ti + i5/i7处理器 + 16GB RAM + 512GB SSD。 中端（1.5万-2.5万元）
高端专业级（3万元以上）：A100/H100 + i9处理器 + 64GB RAM + 1TB SSD，适合大规模深度学习任务。
四、注意事项
显存与分辨率匹配：
生成高分辨率图像需预留更多显存，例如1920×1080图片需10GB以上显存。
二手市场选择：
部分二手RTX 4060 Ti等显卡性价比高，但需确认散热和驱动版本。
软件优化：
使用xFormers等工具可降低显存占用，提升效率。
以上配置可根据具体需求调整，轻量级任务可选中端配置，专业级工作则建议高端硬件组合。
