AI对电脑显卡配置的核心要求如下，综合权威信息整理：

一、显卡性能要求

1. 首选NVIDIA显卡

   AI任务（尤其是深度学习）高度依赖GPU计算能力，NVIDIA显卡（如RTX 4060 Ti、4070 Ti、4080系列）因CUDA支持和Tensor Cores硬件加速，性能更优。

2. 显存容量

   • AI绘图 ：至少16GB显存（推荐32GB），用于存储模型和中间数据，避免爆显存。

   • 模型训练 ：需12GB以上显存（如RTX 3060 Ti以上），支持更大模型和数据集。

3. 计算能力与架构

   • 需支持单精度浮点运算（FP32）和Tensor Cores的显卡，可加速矩阵计算和模型推理。

   • RTX 40系列（如4060 Ti、4070 Ti）和RTX 30系列（如3060 Ti）是主流选择。

二、其他硬件协同要求

1. CPU

   • AI绘图 ：推荐i5或i7处理器（如i5-13600KF、i7-13700K），多核性能提升效率。

   • 模型训练 ：需更高性能CPU（如i9），但普通用户可选多核CPU平衡成本与性能。

2. 内存

   • AI绘图：至少16GB内存，推荐32GB以上，确保数据加载和模型运行流畅。

3. 存储与散热

   • SSD硬盘（256GB以上）加速模型加载，大显存显卡需良好散热系统（如风扇≥2个）。

三、注意事项

• 避免AMD显卡 ：AI绘图效率低且稳定性差，NVIDIA是唯一可靠选择。

• 预算与需求平衡 ：16GB显存显卡（如RTX 4060 Ti）可满足基础需求，4070 Ti及以上适合高分辨率或复杂模型。

AI显卡配置需兼顾性能与显存，优先选择NVIDIA高端型号，并搭配足够的内存和CPU资源。