计算机专业是否需要独显（独立显卡）还是集显（集成显卡）取决于你的具体需求和使用场景，以下是不同情况的分析：

1. 学习编程和软件开发

• 集显就足够了：对于大多数编程任务，如编写代码、运行简单的脚本、开发Web应用等，集成显卡完全可以胜任。编程主要依赖于CPU和内存，对显卡的要求非常低。例如，使用Python、Java或C++进行基础编程，集显可以流畅地支持开发环境和代码编辑器的运行。

• 优势：集成显卡功耗低、发热量小，整体系统更加稳定，同时也能节省成本。

2. 图形设计和多媒体制作

• 推荐独显：如果你需要进行图形设计（如使用Photoshop、Illustrator）、视频编辑（如Premiere Pro、DaVinci Resolve）或3D建模（如Blender、Maya），独立显卡是必不可少的。这些软件对图形处理能力要求很高，独显能够提供更强大的图形渲染能力，加快图像和视频处理速度，提高工作效率。

• 举例：在3D建模中，复杂的模型渲染可能需要大量的图形计算，独显可以显著缩短渲染时间，同时提供更流畅的交互体验。

3. 游戏开发和测试

• 需要独显：游戏开发涉及大量的图形渲染和动画处理，无论是2D游戏还是3D游戏，独立显卡都能提供更好的性能支持。例如，使用Unity或Unreal Engine进行游戏开发时，独显可以更高效地处理游戏场景的渲染和特效，帮助开发者更好地调试和优化游戏性能。

• 额外说明：如果你还计划测试自己开发的游戏在不同硬件配置下的表现，拥有独立显卡可以提供更接近实际游戏运行环境的测试条件。

4. 深度学习和人工智能

• 不一定需要独显：对于一些基础的机器学习任务，如使用Python的Scikit-learn库进行简单的数据分析和模型训练，集显是可以满足需求的。但如果你需要进行深度学习，尤其是使用TensorFlow或PyTorch进行大规模神经网络训练，独立显卡（尤其是高性能的NVIDIA显卡）会更有优势。

• 原因：深度学习框架通常支持GPU加速，独立显卡可以显著加快模型训练速度，尤其是在处理大规模数据集和复杂模型时。

5. 成本和预算考虑

• 集显成本低：如果你的预算有限，且主要需求是编程和基本的计算机操作，选择集显的电脑可以节省开支。集显电脑通常价格更亲民，且维护成本较低。

• 独显成本高：独立显卡本身价格较高，而且需要考虑电源、散热等配套设备的升级，整体成本会增加。但如果你的专业需求对图形处理能力有较高要求，投资独显是值得的。

总结

• 如果你主要进行编程和基础计算机操作，集显就足够了。

• 如果你需要从事图形设计、多媒体制作、游戏开发或深度学习，推荐使用独显。

• 根据你的预算和未来可能的需求，合理选择显卡类型。如果你预算充足且有扩展需求，可以考虑选择支持独显的电脑，并根据实际需求逐步升级。