揭開 AI 硬件的神秘面紗：入門必備知識

AI人工智能機器就係在於選擇最好嘅硬件，而最好嘅硬件亦都要有最好嘅配搭。 Dennis Lau

引言：當我們談論人工智能（AI）時，通常會聚焦於軟件和算法，但事實上，AI 的運作離不開強大的硬件支持。對於希望在本地運行 AI 模型的學生和設計師來說，了解 AI 硬件的基本知識是非常重要的。本文將介紹 AI 硬件的關鍵組成部分，以及選擇適合自己需求的硬件時需要考慮的因素。

第一部分：CPU（中央處理器）CPU 是電腦的核心部件，在 AI 中負責數據預處理、任務調度等工作。對於 AI 應用，建議選擇多核處理器，如 Intel Core i5/i7/i9 或 AMD Ryzen 5/7/9。根據 2025 年的市場分析，這些處理器具有較高的運算能力和多核設計，能夠更好地應對 AI 任務的需求（參考：https://www.bacloud.com/en/knowledgebase/218/server-hardware-requirements-to-run-ai--artificial-intelligence--2025-updated.html）。

第二部分：GPU（圖形處理器）GPU 是 AI 運算的重頭戲，特別是在模型訓練和推理過程中，GPU 的運算能力直接影響 AI 模型的性能和速度。建議選擇 NVIDIA 的高端 GPU，如 RTX 3090 或 4090，這些 GPU 具有至少 8GB 的 VRAM，對於大規模模型尤為重要。根據 2024 年的指南，對於如 Stable Diffusion XL 等模型，24GB VRAM 或更高更為理想（參考：https://www.theregister.com/2024/08/25/ai_pc_buying_guide/）。對於預算有限的用戶，可以考慮入門級 GPU，但需要注意其 VRAM 容量和運算能力是否能滿足需求。

第三部分：RAM（隨機存取記憶體）RAM 是用來存儲數據和模型的臨時記憶體，對 AI 應用來說，RAM 的容量至關重要。建議至少配置 16GB 的 RAM，對於較大模型，32GB 或更高容量將更為理想。根據 2025 年的研究，足夠的 RAM 可以確保 AI 模型在運行時不會因記憶體不足而崩潰或速度緩慢（參考：https://www.restack.io/p/localai-answer-minimum-hardware-requirements-cat-ai）。

第四部分：存儲設備存儲設備用來存儲數據集和 AI 模型，對於 AI 應用，建議使用 SSD 固態硬盤，因為其讀寫速度遠高於傳統 HDD 硬盤，這對於加速 AI 模型的載入和數據訪問非常重要。存儲空間至少需要 20GB，但對於較大數據集，可能需要數百 GB 甚至 TB 級的存儲空間（參考：https://www.geeksforgeeks.org/deep-learning/recommended-hardware-for-running-llms-locally/）。

第五部分：其他考慮因素

• 電源供應：高端 GPU 和其他組件需要較大的電力支持，確保電源供應單元（PSU）能夠滿足需求。根據 2024 年的指南，建議選擇至少 750W 的 PSU（參考：https://www.sabrepc.com/blog/Deep-Learning-and-AI/hardware-requirements-for-artificial-intelligence）。

• 散熱系統：AI 任務通常會產生大量熱量，因此良好的散熱系統是必不可少的，以防止硬件過熱和損壞。建議使用高效的冷卻方案，如液冷或高性能風冷。

  
  

結論：選擇適合 AI 應用的硬件需要考慮多個因素，包括 CPU、GPU、RAM 和存儲設備。對於初學者，可以從入門級硬件開始，逐步升級以滿足更高需求的 AI 項目。如果預算有限，也可以考慮使用雲端 AI 服務，避免高額的硬件投資。無論如何，了解 AI 硬件的基本知識都能幫助你更好地開展 AI 相關工作。