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普通编程、Web前端/后端、小程序开发,APP开发、嵌入式开发买个3-4千的笔记本就足够使用,做游戏开发、大数据、人工智能、机器学习需要5千-8千的笔记本。入门机器训练用笔记本也可以。复数据规模超级大的机器训练,就需要租用云GPU服务器来完成。
大多数普通的编程对配置的没有太高要求,没有PS修图,PR/AE影视后期那么吃配置,很多轻薄本都能满足编程需求,但需要注意扩展接口、显示器、低压U、散热等问题。
——各个预算的配置:
1—2千预算,编程、写代码、办公、PS修图笔记本推荐/选购指南27 赞同 · 0 评论文章
3—4千预算,Android 开发、Web前端开发、小程序开发、兼顾修图、剪辑笔记本推荐/选购指南47 赞同 · 2 评论文章
5千左右预算,Web后端、大数据、机器学习、游戏开发兼顾PS、PR/AE/三维的笔记本推荐/选购指南159 赞同 · 9 评论文章
6千左右预算,编程、大数据、人工智能、机器学习、游戏开发兼顾PR/AE剪辑,三维笔记本推荐/选购指南99 赞同 · 4 评论文章
7千左右预算,编程、游戏开发、大数据、人工智能、机器学习兼顾PR/AE、三维建模笔记本推荐/选购指南53 赞同 · 2 评论文章
8千左右预算,游戏开发、大数据、人工智能、机器学习兼顾PR/AE剪辑、三维建模笔记本推荐/选购指南55 赞同 · 4 评论文章
1万-2万预算,游戏开发、大数据、人工智能、机器学习兼顾PR/AE剪辑、三维建模笔记本推荐/选购指南24 赞同 · 2 评论文章
一、CPU:
对编程最重要的就是CPU了,一切的程序运算经过CPU处理。
笔记本如何选查看CPU好坏呢?
笔记本CPU最重要的性能参数是频率、核心+线程数、三级缓存数。频率越高,核心数、线程数越多,笔记本运行速度也越快。
1、主频:
对于PR剪辑来说,选择一个高频率的CPU至关重要,一般查看CPU的主频,至少2.2ghz以上,睿频至少4.4ghz以上,因为CPU频率影响到跑程序的速度。编程的时候感受几乎不出来,但运行编写好的程序,尤其是较大型的程序、数据库时,主频和睿频越高,运行速度就越快。
2、多核、多线程:
多核处理器,简单说就是在一块CPU基板上集成多个处理器核心。多核相比单核的好处是可以同时处理多件事情。
CPU一般有4核,6核,8核,12核,线程数一般为核的2倍,比如核是6,通常线程就是12。(个别线程是1倍,即6核6线程)
通常,一般的编程只是文本编辑,编译,不需要CPU多核心,但如果做嵌入式开发、大数据开发,需要安装多个虚拟机同步运行,那样就需要CPU多核。
其次,机器学习由于需要运算大量的样本,通常是并行运算的,因此需要多核心的处理器,机器学习最少4核8线程以上,更好的6核12线程,以及8核16线程以上的。
3、CPU芯片:
选择CPU不能只看频率与核心,还要看芯片新旧,新一代的CPU芯片无论是架构、工艺,还是稳定性、兼容性都要比旧一代的芯片好很多。
芯片的代数越新,性能越好。通常i9高于i7,i7高于i5,如果加入代数比较就不一定了,比如i7虽然比i5高端,但9代i7就没有10代、11代i5性能高,更多情况下,10代、11代的I5的性能肯定要远高于9代的I7。
编程开发、机器学习、游戏开发建议选择十代、九代的I7处理器,或者十代、十一代I5;八代、七代的芯片太老,不推荐选择。
4、低压U与标压U:
如果是普通的编程、Web前端开发、APP开发,小程序开发,使用低压U,即轻薄本也可以。
如果是Web后端开发、游戏开发、机器学习、大数据开发,就一定要买标压U,部分轻薄本、和游戏本都是标压U。
如何区分低压U与标压U?
一般主频1.8ghz以下的,2核4线程CPU,以及后缀带U的多半是低压CPU。
主频2.0ghz以上,睿频4.4ghz以上,核心4核以上的,CPU型号后缀带H的或G7多半是标压U,
标压U性能非常好,只有标压U才能用来做游戏开发、机器学习、大数据开发。
二、内存:
内存的作用:
内存越多,可以开启的虚拟机数量就越多,
一个IDE通常2G左右,一般情况都会启动多个IDE,因为要同时启动和操作多个项目。
编程可能还需要打开很多网页、文档,笔记本运行的程序多了,内存不够就会非常卡顿。
其次,做嵌入式开发,大数据开发,往往需要开启多个虚拟机,虚拟机的运行也是很占内存的,开启3个以上虚拟机,8G内存很快就被吃满了。
——内存的参考指标:
主要是:①内存类型,②内存大小,③内存频率。
①、内存类型:就是DDR3、 DDR4;选择DDR4要先进更好一些。
②、内存大小:万元以下笔记本以一般单条8G和单条16G的使用居多。万元以上的笔记本才达到32G大内存。一般使用8G、16G内存就可以了,预算非常充足,可以选择32G大内存。
③、内存频率:
频率越高的内存,数据传输速度越快。比如2666Mhz的内存就比1600MHZ的内存速度快,频率越高的内存价格也越贵。建议选择:2400Mhz以上内存频率的笔记本,内存频率低了会拖慢CPU的速度。
现在,有的笔记本的高频内存甚至达到了3200MHz、4266MHz,性能非常好。
④、双通道内存:
双通道内存就是同型号的两根内存组成一个整体,形成1+1>2的效果。
比如一个笔记本是单根内存16G的,另一个是8GX2根,后者的性能肯定比前者强很多。
双通道内存对于机器学习、大数据开发、运行多个虚拟机的帮助非常大。
三、显卡(GPU):
如果是学习编程、Android开发、Web端开发、小程序开发、嵌入式开发,选择集成显卡就可以了,也就是说,用不带独显的轻薄本都可以。
但如果是做人工智能、机器学习,游戏开发,就必须要有一张好一点的独立显卡。
显卡的选购指标:显存、位宽、CUDA核心数、核心频率。
①显存、位宽:
显存、位宽的大小决定了图像数据通道的宽度,也决定了数据的吞吐量。
显存对于机器学习至关重要,显存大小直接决定了你能训练模型的大小,显存越大,模型就越大,容纳的数据量就越多。
② CUDA核心:
CUDA作为核心计算单元,数目越多,运算速度就越快。在机器学习中,数据样本规模越大,需要的CUDA核心就越多。不同于CPU的最多几十个核心,显卡通常有几千个CUDA核心,所以运算速度也是CPU的几百倍,这正是GPU运算的优势所在。
在影视后期中,CUDA核心也常用来作为三维渲染中的GPU渲染器使用,比CPU渲染输出视频、动画的速度快很多很多。
③A卡与N卡:
如果要做人工智能、机器学习,建议选择N卡,即英伟达显卡。因为A卡对机器学习的优化不是很好,目前机器学习主流的还是使用的是N卡。
四、硬盘:
硬盘主要关注固态容量,机械硬盘可有可无,因为可以用移动硬盘代替。
现在笔记本很少有带机械硬盘的了,很多都是只带一块512G固态,或256G的固态。因为固态硬盘读写速度快,表现出来就是用起来不容易卡。
固态容量尽量要大一些,建议512G以上。
因为安装Java的eclipse和开发插件就要占好多硬盘空间。如果把所有东西都安装在本地,所有开发环境都在本地,下载的东西从来不删,总有一天会把存储空间用完。 这样C盘满了,笔记本会非常卡顿。
五、屏幕:
笔记本的屏幕也是一个重要的硬件,编程主要考虑的是:尺寸、多屏显示,
次要考虑的:材质、背光、长宽比、分辨率,不需要考虑的是:色域、 刷新率。
① 尺寸:
因为有时,java代码非常冗长,要大些的屏幕查看代码才合适。因此,建议屏幕选择14寸或以上的,不要选择13英寸的小巧型屏幕。
② 多屏显示:
编程通常需要多屏幕显示,这点和影视剪辑很像,影视剪辑是一个屏调色,另一个看效果。
编程是一个屏写代码,另一个看结果。或者一个写代码,另一个看浏览器网页。
可以用DP接口接一个屏幕,或者HDMI接口接一个屏幕。
如果接口不足,也可以利用笔记本扩展坞或者分屏器连接两个显示器,实现双屏幕监看。
③ 材质、背光、长宽比、分辨率:
其次,面板材质要是VA屏或IPS屏 , 背光是LED的,或者DC调光的,长宽比:16:9宽屏,或16:10的。分辨率是全高清1080P以上的,这样的屏幕素质就很高,对眼睛保护较好,防止眼疲劳。
④ 色域、 刷新率:
此外,编程不需要考虑色域,如果你除了编程,还要做PS照片调色,PR/AE影视调色,
那么就需要选择色域在NTSC 72%或者SRGB 99%以上的高色域屏幕。
如果不玩FPS游戏、大型3D游戏的话,不用考虑屏幕刷新率,不需要144HZ的高刷屏。
六、扩展接口:
编程也要格外注意扩展接口,首先,日常程编程,需要外接多个显示器,会用到笔记本的HDMI、DP接口。
如果做嵌入式开发,还需要笔记本有串口,以便和开发板相连接,但大多数笔记本都不自带串口。那就需要花几十元单独买一个USB-串口转接线,这样也能连接到开发板上。
如果做大规模的机器学习,还需要用到发烧级的独显显卡:RTX3080、RTX3090,笔记本带雷电3接口,或者支持雷电3的TYPE-C接口,就可以连接到独立显卡上,充分利用独立显卡的高性能来做机器训练。
最后,如果经常在笔记本和设备间转移资料的,那么USB接口数量最少3个,其次,USB必须为3.0或3.1以上版本,而不能是USB2.0,前者的传输速度会快很多。
七、电源:
如果选择了高性能CPU,45W以上功耗的,那么对续航能力的期望值就不要太高,建议选择:锂电池,芯越多续航能力越强,一般选择3芯以上,50瓦时以上的续航时间最长。大概续航:2-5小时。
八、散热:
不同于台式机,笔记本要格外关注散热性能。
首先,标压CPU肯定发热量大。其次,超薄的笔记本电脑,散热也不够好,除非用镁铝合金、或者钛合金等金属材料做的机身,那么,散热就比较合适。通常塑料外壳的散热性能不是很高。
CPU、显卡决定了的性能下限,散热系统决定笔记本性能上限。
如果i7本的散热不如i5本的散热好的话,那么这i7本发挥出来的性能可能都不如i5本。
散热和风扇数量、热管数量有关。风扇是起制冷作用的,热管是起导热作用的。
风扇越多,转速越快,散热性就越好;铜管数量越多、铜片面积越大,铜管越长越粗,整体散热性能就越强。
其次,散热还和出风口数量有关,笔记的出风口越多,散热越好。
——散热系统建议:
保持风扇数在2个左右的基础上(多了噪声大),
尽量选择铜管数量多的,铜片面积大的,具体数量:
笔记本最少2根铜管散热,更好的3根、5根铜管散热。
出风口数量最少3个以上,更好的4个出风口。
九、总结:
只是不同程度的编程对笔记本的性能要求不同。
❶如果是学算法,数据结构,软件/框架的使用,不用跑大的IDE,服务器,虚拟机,编程语言只是写写C、VB、C++、汇编,Java、C#等,那么现有的1-2千元笔记本都可以满足需求。
❷如果是安卓APP开发、Web前端开发、小程序开发,嵌入式开发的,运行用小的环境,各种IDE,同时运行3个以上虚拟机,运行SQL 、Mysql等中小型数据库等:
CPU使用i5,R5以上处理器,可以是低压U+集显,即使用3-4千的轻薄本都可以。
❸ 如果是做Web后端开发、运行大型数据库,游戏开发、运行Unity2D/3D引擎,大数据开发,人工智能,机器学习:
CPU使用i5,R5以上的标压处理器才可以,显卡使用4G以上独显,更好的选择6G大显存。
❹若是复杂的游戏开发、规模较大的机器学习,则需i7或R7以上,甚至i9、R9以上标压U,显卡使用8G显存以上的RTX3070、RTX3080等外接显卡。
满足上述配置的笔记本有很多,价位在3千-1.5万元,一般选择5-7千元左右价位 就可以了,如果遭遇数据量很大的项目,如AI学习,上述配置可能还会卡顿,但AI对配置的需求是没有上限的,即使配置5万元的顶配MacBook Pro笔记本,也一样会卡,遇到非常大的项目,最好的方式是租用AI云服务器。可以用aws,阿里云,腾讯云满足跑代码的需求,而笔记本只负责前端编辑和调试。
—— 需要推荐笔记本,可以看文章开头推荐
CPU和显卡占整机的80-90%成本,因此,CPU和显卡才是最重要的。
笔记本、CPU、显卡、内存、显示器的详细参数可以在官网查询,也可以在太平洋电脑网、中关村在线等网站输入笔记本、CPU或显卡型号,查看详细参数。
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