1，CPU一定要选择正常电压版，比如4200M而不是4200U，不然你会哭惨的。有钱的话一定上I7。 2，内存尽量8G，部分笔记本为了节省成本都用4G的，可以再买4G的条添上组个双通道，在处理大文件时有显著提升。 3，散热一定要好！而且至少一年应该清理一次灰尘，前段时间我帮同学拆了4台惠普和1台dell……就是散热再好的电脑，一年之后里面灰尘多的也惨不忍睹，抓紧找个懂电脑的或者看教程自己拆开清理一下灰尘，涂新的硅脂……不然渲染的时候很有可能会过热烧坏电脑的。 4，有很多笔记本的显示器色彩偏差很大，如果可以尽量买台显示器放在寝室里，外接显示器使用……不然你调出来的颜色肯呢个换个地方就是另外一种色彩了…… 5.可以扩展SSD的话最好自己或者找人扩展下SSD——win电脑会起飞的（如果其他配置也能跟上的话）！！！ 6：无论是多好的笔记本or台式机都仅仅是一个工具而已，最重要的还是应用这种工具的技术……还有自己创作产品的思维，不要本末倒置，一些人用几千块的电脑做出来的产品照样能获大奖，有些人抱着几万的apple却毫无想法。 说到苹果，也有很多人在问学设计要不要买苹果电脑呢有钱就买呗而且苹果的不低于1w5的机子能用？至少要买视网膜屏幕+i7配置的才能和6000块的家用本子的性能拉开差距……苹果的好处在于屏幕色彩准and设计令人舒适，macos上的设计软件也很丰富，系统使用也挺方便……不过多少人买来是为了真正用心做设计的呢，其实普通人没必要去追求苹果，windows家用本足以，而且学校教软件都是以windows系统为例吧，如果不缺钱，上苹果or工作站。
作者：王洋子豪 链接：http://www.zhihu.com/question/19903344/answer/13779421 来源：知乎 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。
首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。 两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件；GPU的核数远超CPU，被称为众核（NVIDIA Fermi有512个核）。每个核拥有的缓存大小相对小，数字逻辑运算单元也少而简单（GPU初始时在浮点计算上一直弱于CPU）。从结果上导致CPU擅长处理具有复杂计算步骤和复杂数据依赖的计算任务，如分布式计算，数据压缩，人工智能，物理模拟，以及其他很多很多计算任务等。GPU由于历史原因，是为了视频游戏而产生的（至今其主要驱动力还是不断增长的视频游戏市场），在三维游戏中常常出现的一类操作是对海量数据进行相同的操作，如：对每一个顶点进行同样的坐标变换，对每一个顶点按照同样的光照模型计算颜色值。GPU的众核架构非常适合把同样的指令流并行发送到众核上，采用不同的输入数据执行。在2003-2004年左右，图形学之外的领域专家开始注意到GPU与众不同的计算能力，开始尝试把GPU用于通用计算（即GPGPU）。之后NVIDIA发布了CUDA，AMD和Apple等公司也发布了OpenCL，GPU开始在通用计算领域得到广泛应用，包括：数值分析，海量数据处理（排序，Map-Reduce等），金融分析等等。 简而言之，当程序员为CPU编写程序时，他们倾向于利用复杂的逻辑结构优化算法从而减少计算任务的运行时间，即Latency。当程序员为GPU编写程序时，则利用其处理海量数据的优势，通过提高总的数据吞吐量（Throughput）来掩盖Lantency。目前，CPU和GPU的区别正在逐渐缩小，因为GPU也在处理不规则任务和线程间通信方面有了长足的进步。另外，功耗问题对于GPU比CPU更严重。 总的来讲，GPU和CPU的区别是个很大的话题，甚至可以花一个学期用32个学时十几次讲座来讲，所以如果提问者有更具体的问题，可以进一步提出。我会在我的知识范围内尝试回答。
一个Latency oriented 一个Throughput oriented CPU会利用较高的主频、cache、分支预测等技术，使处理每条指令所需的时间尽可能少，从而减低具有复杂跳转分支程序执行所需的时间 GPU则通过数量丧心病狂的流处理器实现大量线程并行，使同时走一条指令的数据变多，从而提高数据的吞吐量 举个GPU通用计算教材上比较常见的例子，一个向量相加的程序，你可以让CPU跑一个循环，每个循环对一个分量做加法，也可以让GPU同时开大量线程，每个并行的线程对应一个分量的相加。CPU跑循环的时候每条指令所需时间一般低于GPU，但GPU因为可以开大量的线程并行地跑，具有SIMD（准确地说是SIMT）的优势。
作者：杨囧囧 链接：http://www.zhihu.com/question/19903344/answer/90733894 来源：知乎 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。
当你操作电脑的时候，为了完成某项工作，需要电脑帮你工作，就像计算某个题目那样。 计算题目，理解题目并且整理出解题的步骤以及解法，那是CPU的事情。 但是解题的过程需要用到的众多计算，则需要一帮不需要很高逻辑理解力的计算者完成，他们只需要负责其中很简单但是数量又很大的简单运算就行了，最后他们把各自运算的结果交出来给CPU整理，那么这群计算者就是GPU。 这就是一个博士带着100个小学生的意思了
作者：feng sam 链接：http://www.zhihu.com/question/19903344/answer/24298251 来源：知乎 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。
