那么，科学计算到底是什么？从根本上说，它是使用计算机来解决从物理学到化学再到生物学等领域的大量科学问题。实际上，最重要的是执行超大的数学模型、利用复杂的算法、运行复杂的模拟以及开发相关的计算模型。这些都可能是非常密集的计算。

一些利用科学计算的领域包括：

经济建模

生物系统

工程解决方案

城市规划

机器学习/深度学习

那么，对于用于科学计算的性能良好且高效的台式电脑而言，哪些计算机组件很重要？应该说每个硬件都很重要。您需要一个快速的CPU、大量的RAM、具有大量空间的快速存储设备和一个快速的GPU。

想一想：最终的科学计算机是一台超级计算机，越来越多的企业正在构建多计算机系统以满足他们的需求。因此，将PC放在桌面上进行科学计算并不像选择一台生产力、创造力甚至游戏机那么简单。

以下是一些您可以考虑的PC配置，但实际上没有那么多范围。如果您想完成真正的工作，低端PC将无法胜任。

中央处理器

显卡

硬盘

内存

标准
($)

英特尔酷睿i9-10980HK

英伟达RTX3080

1个2TB固态硬盘

16GBDDR4

高端
($)

英特尔至强银4210

NVIDIAQuadroRTX4000

1个4TB固态硬盘

32GBECCDDR4

超级
($$)

(2x)IntelSilverXeon4214

NVIDIAQuadroRTX6000

2个4TB固态硬盘

64GBECCDDR4

中央处理器

科学计算软件可能相当难懂的行业，但如果您正在阅读本文，则很有可能您已涉足该领域并且非常了解最合适的工具。一些熟悉的标题可能包括Mathworks的MATLAB、WolfrumMathematica、Paraview和Caffe。前三个应用程序用于执行复杂的数据分析和可视化，而第四个应用程序是深度学习工具。

如果您查看这些应用程序的基本要求，就会发现它们并没有那么广泛。例如，MATLAB只推荐具有至少四个逻辑内核和AVX2指令集支持的Intel或AMDCPU（几乎所有现代Intel和AMDCPU都包含）、3.5GB固态驱动器(SSD)存储空间和8GB内存。GPU可用于加速应用程序，并且支持NVIDIA的CUDA并行计算平台，这意味着您可以使用现成的NVIDIAGPU。

同时，CPU速度越快，您将获得更好的性能。例如，如果您正在运行特别大型的模拟，或者处理大型数据集，那么您将需要所有可以使用的CPU能力。从英特尔的高端第10代酷睿i9处理器开始，将为您提供足够的空间来处理最苛刻的流程。

如果您正在研究机器学习，您将需要考虑英特尔的单或双英特尔至强处理器。这些CPU旨在处理最复杂的任务，包括科学计算应用程序。

图形处理器

许多科学计算应用程序可以使用NVIDIA的CUDA并行计算平台来加速各种任务。因此，选择NVIDIAGPU可能是一个安全的选择。另一个流行的选择是OpenCL，如果这是您的应用程序所使用的，那么您也可以考虑使用AMDGPU。

您最大的选择将是面向消费者的游戏GPU（如NVIDIARTX或AMDRadeon），以及商用CPU（如NVIDIA的Quadro和AMD的RadeonPro）。与CPU一样，如果您能负担得起商用GPU，那么这就是您想要的方式。通过更先进的驱动程序和可能的附加功能，您将获得更好的稳定性——例如，某些科学应用程序规范中特别提到了NVIDIAQuadro系列中的Ampere架构。

存储

您需要多少存储完全取决于数据集的大小以及需要管理的数据集数量。最有可能的是，我们谈论的是数TB的存储空间，最低为2TB，越多越好。

但无论您需要多少存储空间，您都希望使用SSD而不是旋转速度较慢的硬盘驱动器(HDD)。您会希望尽可能快地从CPU获取数据，而SSD是唯一的出路。

您现在可以以合理的价格购买更大的SSD，因此您无需拆开背面来确保您的存储与您的模型保持一致。

内存

与存储一样，您需要获得尽可能多的RAM。从16GB开始可能是一个安全的选择，但购买可以支持大量RAM的主板是一个好主意。诸如对非常复杂的系统建模和机器学习之类的科学计算任务可能会使用大量RAM，而64GB或更多也并非不合理。

与存储一样，您还需要尽可能获得最快的RAM。同样，您的主板将在其支持的RAM速度方面发挥作用。确保选择的型号能够最大限度地提高RAM速度以及可以安装的RAM量。

结论

不过现在显卡与硬盘以及CPU这些硬件，价格都水涨船高，有的显卡甚至都涨价到一倍两倍左右了，性价比更不高，关键是这种科学计算就更需要这种高配显卡和硬件以及内存了，对电脑要求很高的，配置一个电脑下来最起码2万左右都不止的，所以成本是相对过高的。

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