AI训练需要同时使用CPU和显卡，因为CPU负责数据的预处理和分发，而显卡则负责数学运算和模型参数的更新。
通常来说，GPU在训练过程中的优势更大，因为它们有更多的计算核心和内存带宽，能够更快地进行大规模的并行计算。
然而，在一些特定的场景下，CPU也可能会发挥重要的作用，比如在数据准备和预处理阶段，或者是进行推理操作时。
需要显卡
机器训练主要依赖的就是显卡性能，笔记本最少带4G或6G以上的独显。如果想进一步提高训练的速度，笔记本最后带雷电4接口，可以外接RTX3090这样的发烧级显卡，使笔记本的GPU性能大幅提升。系统方面：做人工智能开发，使用Windows、苹果的OS系统，Linux系统都可以，但是通常Win系统笔记本的显卡、硬盘等配置要比苹果本高很多，所以预算不多的小伙伴，还是建议选择Win系统的笔记本吧，比如惠普、联想、华硕、戴尔、宏碁等品牌的笔记本都是Win系统。
AI系统的训练需要同时使用CPU和显卡进行复杂的运算，所以要求我们设备CPU和显卡必须要级别很高才能正常进行运算和大量的数据处理使用
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