计算机专业对电脑显卡的要求因具体学习方向和应用场景而有所不同：
对显卡要求较高的情况
图形设计与图像处理方向
课程内容：如果学习方向涉及图形设计、图像处理（如Photoshop、Illustrator等软件的使用），显卡的作用就非常重要。这些软件需要处理大量的图像数据，进行复杂的图形渲染。例如，在进行高分辨率图像的编辑、图层混合模式的实时预览以及复杂的滤镜效果应用时，高性能显卡可以显著提升操作的流畅性。
显卡要求：至少需要中高端的独立显卡，如NVIDIA的GeForce GTX系列或更高（例如GeForce RTX 3060及以上），AMD的Radeon RX系列（如RX 6700 XT及以上）。这些显卡具备足够的显存（至少4GB显存）和强大的图形处理能力，能够应对复杂的图像处理任务。
游戏开发与虚拟现实（VR）方向
课程内容：在游戏开发中，无论是2D游戏还是3D游戏，显卡都起着关键作用。3D游戏开发需要实时渲染复杂的3D场景，包括角色建模、光影效果、纹理映射等。对于VR开发，显卡的性能要求更高，因为VR设备需要高帧率（通常90fps以上）和高分辨率（双眼各1080p以上）的图像输出，以提供沉浸式的体验。
显卡要求：对于游戏开发，至少需要高性能的独立显卡，如NVIDIA的GeForce RTX 3070或AMD的Radeon RX 6800。对于VR开发，显卡性能要求更高，建议使用NVIDIA的GeForce RTX 3080或AMD的Radeon RX 6900 XT及以上，这些显卡能够满足高帧率和高分辨率渲染的需求。
深度学习与人工智能方向
课程内容：在深度学习中，尤其是涉及神经网络训练和模型推理时，显卡的并行计算能力至关重要。例如，训练一个复杂的卷积神经网络（CNN）用于图像识别或训练一个循环神经网络（RNN）用于自然语言处理，都需要大量的矩阵运算，显卡的CUDA或OpenCL等并行计算架构可以加速这些运算。
显卡要求：需要专业的计算显卡，如NVIDIA的Tesla系列或Quadro系列。对于一些入门级的深度学习实验，也可以使用高性能的消费级显卡，如NVIDIA的GeForce RTX 3090或AMD的Radeon RX 6950 XT。这些显卡具备强大的并行计算能力，能够显著缩短模型训练和推理的时间。
对显卡要求不高的情况
编程语言学习与基础算法课程
课程内容：如果主要学习编程语言（如C、C++、Java、Python等）的基础语法和算法，编写简单的程序，显卡的作用并不大。这些任务主要依赖CPU的运算能力，显卡的图形处理能力在这种情况下几乎没有用武之地。
显卡要求：集成显卡（如Intel HD Graphics或AMD Radeon Vega系列集成显卡）就足够了。这些集成显卡能够满足基本的显示需求，如文档编辑、网页浏览和简单的图形界面程序运行。
数据库与网络课程
课程内容：在数据库课程中，主要操作是数据库的创建、查询和管理，这些任务主要依赖数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）的性能和服务器的硬件配置。在网络课程中，主要是学习网络协议、网络拓扑结构等理论知识，以及进行简单的网络配置和模拟实验。
显卡要求：同样，集成显卡就可以满足需求。这些课程对图形处理能力的要求很低，主要依赖CPU和网络设备的性能。
总之，计算机专业是否对显卡有要求，取决于具体的学习方向和应用场景。对于图形设计、游戏开发、深度学习等对图形处理和并行计算能力要求较高的方向，需要配备高性能的独立显卡；而对于编程语言学习、数据库和网络等对图形处理能力要求不高的方向，集成显卡就足够了。