2021年，计算机专业买什么电脑？
2021年，计算机专业的同学挑选电脑，可不是件小事。这台机器将陪你度过无数个挑灯夜读、代码敲击、项目攻坚的时刻，甚至是你未来职业生涯的起点。所以，得好好琢磨琢磨。
首先，咱们得明确你的需求，这是最重要的。
计算机专业涵盖的范围很广，不同的方向对电脑的配置要求也会有所侧重。
纯粹的编程开发（Java、Python、Web前端/后端等）： 这类需求相对宽泛，对显卡要求不高，但需要流畅的CPU、足够的内存来运行IDE（集成开发环境）、虚拟机、各种服务进程等。
数据科学、机器学习、人工智能： 这类方向，CPU性能、内存容量固然重要，但强大的GPU（显卡）才是关键，因为很多深度学习框架都依赖GPU加速训练。
游戏开发（Unity、Unreal Engine）： 对CPU、内存、显卡都有较高要求，甚至需要考虑屏幕刷新率、色彩准确度等。
操作系统、底层开发、嵌入式： 可能需要运行不同操作系统（Linux、macOS），甚至需要虚拟机模拟特定硬件环境。对CPU的虚拟化支持、内存大小会有一定要求。
图形设计、视频剪辑（作为计算机专业副业或兴趣）： 显卡、高分辨率高色准的屏幕、大容量存储是必须的。
基于这些需求，我们再来聊聊具体的配置选择：
1. 处理器 (CPU)：
CPU是电脑的“大脑”，决定了它处理任务的速度。对于计算机专业来说，Intel Core i5/i7/i9 或者 AMD Ryzen 5/7/9 系列是主流选择。
i5/Ryzen 5: 对于大多数基础编程、Web开发、数据分析来说，这个级别的CPU已经足够提供流畅的使用体验。它们性价比高，能满足日常学习和开发需求。
i7/Ryzen 7: 如果你涉及到更复杂的编译、运行虚拟机、数据处理、甚至一些轻度的机器学习，或者喜欢多任务并行处理，那么i7或Ryzen 7会带来更明显的提升。它们拥有更多的核心和线程，能显著缩短编译和运行时间。
i9/Ryzen 9: 如果你的专业方向是深度学习、大型项目编译、游戏开发，或者你是个追求极致性能的用户，那么i9或Ryzen 9是你的终极选择。但也要注意，它们功耗和发热也更大，需要更好的散热系统。
选择建议： 除非你的研究方向明确需要顶尖CPU性能，否则i7/Ryzen 7通常是性能、价格和功耗的良好平衡点，也是最稳妥的选择。
2. 内存 (RAM)：
内存决定了电脑能同时处理多少数据和程序。对于计算机专业，16GB是起步，32GB是主流，64GB是更优选择。
8GB： 真的不推荐。2021年的开发环境，一个IDE、一个浏览器开几个Tab、一个数据库服务，分分钟就能让8GB内存捉襟见肘，拖慢你的效率。
16GB： 这是目前计算机专业学生最普遍的选择。可以流畅运行大多数IDE、虚拟机、Docker容器，同时进行多任务处理。
32GB： 如果你经常需要运行多个虚拟机、处理大规模数据集、进行深度学习模型训练（即使是轻度），或者预算充足，32GB会给你带来“丝滑”的体验，让你少受内存溢出的困扰。
64GB： 适合那些真正需要处理海量数据、跑非常复杂的模型、或者需要同时运行多个大型虚拟机的极端用户。
选择建议： 16GB是基础，32GB是强烈推荐，尤其是在预算允许的情况下。未来几年，随着软件和模型的迭代，内存需求只会越来越高。
3. 存储 (SSD)：
SSD（固态硬盘）是必须的，而且是唯一的选择。 机械硬盘（HDD）的速度根本不适合现在的开发环境。
NVMe SSD： 比SATA SSD速度更快，能显著缩短系统启动、程序加载、文件读写时间。
容量：
512GB： 基本够用，但如果你需要安装很多开发工具、虚拟机、数据集、甚至是操作系统之外的游戏，会很快占满。
1TB： 这是我强烈推荐的容量。可以让你更自由地安装软件、存储项目、运行虚拟机，不用为空间发愁。
2TB及以上： 如果你进行大量数据科学、机器学习研究，或者存储大量项目和虚拟机镜像，可以考虑。
选择建议： 1TB NVMe SSD 是提升开发效率和使用体验的关键，尤其是在系统和软件安装速度上。
4. 显卡 (GPU)：
显卡的重要性取决于你的专业方向。
编程、Web开发、数据分析： 集成显卡（Intel Iris Xe/UHD Graphics、AMD Radeon Graphics）或者入门级的独立显卡（如NVIDIA MX系列、GTX 1650）就够用了。它们主要负责显示输出，不需要进行复杂的图形渲染或并行计算。
数据科学、机器学习、人工智能： NVIDIA GeForce RTX 系列（如RTX 3060/3070/3080/3090） 是你的首选。CUDA是目前主流的并行计算平台，NVIDIA显卡对CUDA的支持是无与伦比的。显存（VRAM）也很重要，对于大型模型，显存越大越好（8GB起步，12GB以上更佳）。
游戏开发： 同样需要性能不错的独立显卡，RTX 3060及以上是比较合适的选择，它能让你在Unity或Unreal Engine中流畅地使用开发工具，并且进行游戏项目的早期测试。
其他： 如果你需要进行一些图形渲染、视频编辑等，一块性能中上的独立显卡（如RTX 3050/3060）也能胜任。
选择建议： 如果你的研究方向不涉及大规模的深度学习或游戏开发，那么集成显卡或入门级独立显卡就足够了。如果是，那么NVIDIA RTX 系列是必选项，而且预算向显卡倾斜是值得的。
5. 屏幕：
尺寸： 14英寸到15.6英寸是主流，便携性和视觉体验的平衡。13英寸可能稍小，16英寸以上会更沉重。
分辨率： 1920x1080 (FHD) 是最低要求。 2560x1440 (QHD) 或 3840x2160 (4K) 能提供更细腻的显示效果，更适合长时间编码，减少眼睛疲劳，也能更准确地显示GUI元素。
屏幕素质： IPS屏幕是标配，提供更好的色彩和可视角度。高色域（如100% sRGB）对需要处理图形的用户更友好。
刷新率： 对于纯粹的编程，60Hz足够。如果你也玩游戏，120Hz或更高刷新率能带来更流畅的视觉体验。
选择建议： 15.6英寸 FHD IPS 屏幕是最常见的配置。如果预算允许，QHD分辨率能大幅提升编码体验。
6. 操作系统：
Windows： 最广泛的用户基础，软件兼容性最好，学习资源多。
macOS： Unixlike底层，对Web开发、移动开发（iOS）、很多编程语言有天然优势，UI设计简洁，但硬件选择少，价格较高，且游戏性能通常不如同价位Windows电脑。
Linux： 很多底层研究、服务器环境、部分AI领域的主流操作系统。很多学生会选择在Windows或macOS上安装Linux虚拟机或使用WSL（Windows Subsystem for Linux）。
选择建议： Windows是大多数人的默认选择。如果你倾向于苹果生态或有特定的macOS需求，可以考虑MacBook。如果你需要深度接触Linux，可以在Windows上配置WSL或虚拟机。
7. 笔记本电脑类型：
轻薄本/全能本： 适合需要经常携带、注重便携性的学生。通常配置相对均衡，但高性能配置的散热可能受限。
游戏本/高性能本： 拥有更强大的CPU和GPU，散热更好，但通常更厚重，续航也相对较短。如果你的专业强烈依赖GPU，游戏本可能是更好的选择。
MacBook Pro： 如果你的预算充足，且对macOS系统有好感，MacBook Pro是高性能和优秀用户体验的结合体，尤其是在软件开发领域。
一些品牌和系列推荐（2021年市场情况）：
Windows阵营：
联想 (Lenovo)： ThinkPad系列（例如X1 Carbon、T系列）以其稳定、耐用、优秀的键盘而闻名，适合商务和编程；YOGA系列（例如YOGA 7/9i）则更注重设计感和轻薄；拯救者系列（Legion）是高性能游戏本。
戴尔 (Dell)： XPS系列（例如XPS 13/15/17）是高端轻薄本的代表，屏幕素质极佳；Precision系列是专业工作站，性能强劲但价格高昂；灵越（Inspiron）系列性价比不错。
惠普 (HP)： Spectre系列（幽灵系列）和Envy系列（ENVY）设计时尚，性能也不错；战系列（ZBook）是工作站。
华硕 (ASUS)： Zenbook系列（灵耀系列）是轻薄本，ROG系列（玩家国度）是顶级游戏本，ProArt系列是针对创意工作者。
华为 (Huawei) / 荣耀 (Honor)： MateBook系列（例如MateBook X Pro）在设计、屏幕和系统互联方面有优势。
微软 (Microsoft)： Surface Laptop系列拥有优秀的屏幕和设计，但配置相对保守。
macOS阵营：
Apple MacBook Air/Pro： 如果你的预算允许，且对macOS有偏好，MacBook Pro（尤其是搭载M1 Pro/Max芯片的型号）在性能、续航和优化上都是顶级的。
一些额外的建议：
键盘： 作为程序员，你会和键盘打交道无数小时。选择一款键程舒适、反馈良好的键盘非常重要。可以去实体店体验一下。
散热： 高性能的CPU和GPU会产生热量，良好的散热系统能保证电脑在高负载下依然稳定运行，避免性能下降（降频）。
接口： 确保电脑有你需要的接口，例如USBA、USBC（最好支持Thunderbolt 3/4）、HDMI、SD读卡器等。
电池续航： 如果你经常需要在教室、图书馆或咖啡馆使用电脑，电池续航能力也是一个重要的考量因素。
售后服务： 了解品牌的售后政策，特别是学校附近是否有维修点。
考虑二手或翻新： 如果预算有限，可以考虑购买前一代的高性能型号，或者官方认证的翻新产品，性价比会更高。
关注评测： 在购买前，多看看专业媒体和用户的评测，了解具体型号的优缺点。
不要盲目追求最高配置： 适合自己的才是最好的。过高的配置可能意味着更高的价格和更重的机身，以及不必要的性能。
总结一下，2021年计算机专业买电脑的“黄金法则”：
CPU： i7/Ryzen 7 或以上
内存： 16GB起步，32GB强烈推荐
存储： 1TB NVMe SSD 强烈推荐
显卡： 根据方向选择，AI/游戏开发优先NVIDIA RTX 系列
屏幕： 15.6寸 FHD IPS 为基础，QHD更佳
最终的选择，还需要结合你的预算和个人偏好来决定。花点时间研究，找到那台最能助你学习进步的“战友”吧！
首先，咱们得明确你的需求，这是最重要的。
计算机专业涵盖的范围很广，不同的方向对电脑的配置要求也会有所侧重。
纯粹的编程开发（Java、Python、Web前端/后端等）： 这类需求相对宽泛，对显卡要求不高，但需要流畅的CPU、足够的内存来运行IDE（集成开发环境）、虚拟机、各种服务进程等。
数据科学、机器学习、人工智能： 这类方向，CPU性能、内存容量固然重要，但强大的GPU（显卡）才是关键，因为很多深度学习框架都依赖GPU加速训练。
游戏开发（Unity、Unreal Engine）： 对CPU、内存、显卡都有较高要求，甚至需要考虑屏幕刷新率、色彩准确度等。
操作系统、底层开发、嵌入式： 可能需要运行不同操作系统（Linux、macOS），甚至需要虚拟机模拟特定硬件环境。对CPU的虚拟化支持、内存大小会有一定要求。
图形设计、视频剪辑（作为计算机专业副业或兴趣）： 显卡、高分辨率高色准的屏幕、大容量存储是必须的。
基于这些需求，我们再来聊聊具体的配置选择：
1. 处理器 (CPU)：
CPU是电脑的“大脑”，决定了它处理任务的速度。对于计算机专业来说，Intel Core i5/i7/i9 或者 AMD Ryzen 5/7/9 系列是主流选择。
i5/Ryzen 5: 对于大多数基础编程、Web开发、数据分析来说，这个级别的CPU已经足够提供流畅的使用体验。它们性价比高，能满足日常学习和开发需求。
i7/Ryzen 7: 如果你涉及到更复杂的编译、运行虚拟机、数据处理、甚至一些轻度的机器学习，或者喜欢多任务并行处理，那么i7或Ryzen 7会带来更明显的提升。它们拥有更多的核心和线程，能显著缩短编译和运行时间。
i9/Ryzen 9: 如果你的专业方向是深度学习、大型项目编译、游戏开发，或者你是个追求极致性能的用户，那么i9或Ryzen 9是你的终极选择。但也要注意，它们功耗和发热也更大，需要更好的散热系统。
选择建议： 除非你的研究方向明确需要顶尖CPU性能，否则i7/Ryzen 7通常是性能、价格和功耗的良好平衡点，也是最稳妥的选择。
2. 内存 (RAM)：
内存决定了电脑能同时处理多少数据和程序。对于计算机专业，16GB是起步，32GB是主流，64GB是更优选择。
8GB： 真的不推荐。2021年的开发环境，一个IDE、一个浏览器开几个Tab、一个数据库服务，分分钟就能让8GB内存捉襟见肘，拖慢你的效率。
16GB： 这是目前计算机专业学生最普遍的选择。可以流畅运行大多数IDE、虚拟机、Docker容器，同时进行多任务处理。
32GB： 如果你经常需要运行多个虚拟机、处理大规模数据集、进行深度学习模型训练（即使是轻度），或者预算充足，32GB会给你带来“丝滑”的体验，让你少受内存溢出的困扰。
64GB： 适合那些真正需要处理海量数据、跑非常复杂的模型、或者需要同时运行多个大型虚拟机的极端用户。
选择建议： 16GB是基础，32GB是强烈推荐，尤其是在预算允许的情况下。未来几年，随着软件和模型的迭代，内存需求只会越来越高。
3. 存储 (SSD)：
SSD（固态硬盘）是必须的，而且是唯一的选择。 机械硬盘（HDD）的速度根本不适合现在的开发环境。
NVMe SSD： 比SATA SSD速度更快，能显著缩短系统启动、程序加载、文件读写时间。
容量：
512GB： 基本够用，但如果你需要安装很多开发工具、虚拟机、数据集、甚至是操作系统之外的游戏，会很快占满。
1TB： 这是我强烈推荐的容量。可以让你更自由地安装软件、存储项目、运行虚拟机，不用为空间发愁。
2TB及以上： 如果你进行大量数据科学、机器学习研究，或者存储大量项目和虚拟机镜像，可以考虑。
选择建议： 1TB NVMe SSD 是提升开发效率和使用体验的关键，尤其是在系统和软件安装速度上。
4. 显卡 (GPU)：
显卡的重要性取决于你的专业方向。
编程、Web开发、数据分析： 集成显卡（Intel Iris Xe/UHD Graphics、AMD Radeon Graphics）或者入门级的独立显卡（如NVIDIA MX系列、GTX 1650）就够用了。它们主要负责显示输出，不需要进行复杂的图形渲染或并行计算。
数据科学、机器学习、人工智能： NVIDIA GeForce RTX 系列（如RTX 3060/3070/3080/3090） 是你的首选。CUDA是目前主流的并行计算平台，NVIDIA显卡对CUDA的支持是无与伦比的。显存（VRAM）也很重要，对于大型模型，显存越大越好（8GB起步，12GB以上更佳）。
游戏开发： 同样需要性能不错的独立显卡，RTX 3060及以上是比较合适的选择，它能让你在Unity或Unreal Engine中流畅地使用开发工具，并且进行游戏项目的早期测试。
其他： 如果你需要进行一些图形渲染、视频编辑等，一块性能中上的独立显卡（如RTX 3050/3060）也能胜任。
选择建议： 如果你的研究方向不涉及大规模的深度学习或游戏开发，那么集成显卡或入门级独立显卡就足够了。如果是，那么NVIDIA RTX 系列是必选项，而且预算向显卡倾斜是值得的。
5. 屏幕：
尺寸： 14英寸到15.6英寸是主流，便携性和视觉体验的平衡。13英寸可能稍小，16英寸以上会更沉重。
分辨率： 1920x1080 (FHD) 是最低要求。 2560x1440 (QHD) 或 3840x2160 (4K) 能提供更细腻的显示效果，更适合长时间编码，减少眼睛疲劳，也能更准确地显示GUI元素。
屏幕素质： IPS屏幕是标配，提供更好的色彩和可视角度。高色域（如100% sRGB）对需要处理图形的用户更友好。
刷新率： 对于纯粹的编程，60Hz足够。如果你也玩游戏，120Hz或更高刷新率能带来更流畅的视觉体验。
选择建议： 15.6英寸 FHD IPS 屏幕是最常见的配置。如果预算允许，QHD分辨率能大幅提升编码体验。
6. 操作系统：
Windows： 最广泛的用户基础，软件兼容性最好，学习资源多。
macOS： Unixlike底层，对Web开发、移动开发（iOS）、很多编程语言有天然优势，UI设计简洁，但硬件选择少，价格较高，且游戏性能通常不如同价位Windows电脑。
Linux： 很多底层研究、服务器环境、部分AI领域的主流操作系统。很多学生会选择在Windows或macOS上安装Linux虚拟机或使用WSL（Windows Subsystem for Linux）。
选择建议： Windows是大多数人的默认选择。如果你倾向于苹果生态或有特定的macOS需求，可以考虑MacBook。如果你需要深度接触Linux，可以在Windows上配置WSL或虚拟机。
7. 笔记本电脑类型：
轻薄本/全能本： 适合需要经常携带、注重便携性的学生。通常配置相对均衡，但高性能配置的散热可能受限。
游戏本/高性能本： 拥有更强大的CPU和GPU，散热更好，但通常更厚重，续航也相对较短。如果你的专业强烈依赖GPU，游戏本可能是更好的选择。
MacBook Pro： 如果你的预算充足，且对macOS系统有好感，MacBook Pro是高性能和优秀用户体验的结合体，尤其是在软件开发领域。
一些品牌和系列推荐（2021年市场情况）：
Windows阵营：
联想 (Lenovo)： ThinkPad系列（例如X1 Carbon、T系列）以其稳定、耐用、优秀的键盘而闻名，适合商务和编程；YOGA系列（例如YOGA 7/9i）则更注重设计感和轻薄；拯救者系列（Legion）是高性能游戏本。
戴尔 (Dell)： XPS系列（例如XPS 13/15/17）是高端轻薄本的代表，屏幕素质极佳；Precision系列是专业工作站，性能强劲但价格高昂；灵越（Inspiron）系列性价比不错。
惠普 (HP)： Spectre系列（幽灵系列）和Envy系列（ENVY）设计时尚，性能也不错；战系列（ZBook）是工作站。
华硕 (ASUS)： Zenbook系列（灵耀系列）是轻薄本，ROG系列（玩家国度）是顶级游戏本，ProArt系列是针对创意工作者。
华为 (Huawei) / 荣耀 (Honor)： MateBook系列（例如MateBook X Pro）在设计、屏幕和系统互联方面有优势。
微软 (Microsoft)： Surface Laptop系列拥有优秀的屏幕和设计，但配置相对保守。
macOS阵营：
Apple MacBook Air/Pro： 如果你的预算允许，且对macOS有偏好，MacBook Pro（尤其是搭载M1 Pro/Max芯片的型号）在性能、续航和优化上都是顶级的。
一些额外的建议：
键盘： 作为程序员，你会和键盘打交道无数小时。选择一款键程舒适、反馈良好的键盘非常重要。可以去实体店体验一下。
散热： 高性能的CPU和GPU会产生热量，良好的散热系统能保证电脑在高负载下依然稳定运行，避免性能下降（降频）。
接口： 确保电脑有你需要的接口，例如USBA、USBC（最好支持Thunderbolt 3/4）、HDMI、SD读卡器等。
电池续航： 如果你经常需要在教室、图书馆或咖啡馆使用电脑，电池续航能力也是一个重要的考量因素。
售后服务： 了解品牌的售后政策，特别是学校附近是否有维修点。
考虑二手或翻新： 如果预算有限，可以考虑购买前一代的高性能型号，或者官方认证的翻新产品，性价比会更高。
关注评测： 在购买前，多看看专业媒体和用户的评测，了解具体型号的优缺点。
不要盲目追求最高配置： 适合自己的才是最好的。过高的配置可能意味着更高的价格和更重的机身，以及不必要的性能。
总结一下，2021年计算机专业买电脑的“黄金法则”：
CPU： i7/Ryzen 7 或以上
内存： 16GB起步，32GB强烈推荐
存储： 1TB NVMe SSD 强烈推荐
显卡： 根据方向选择，AI/游戏开发优先NVIDIA RTX 系列
屏幕： 15.6寸 FHD IPS 为基础，QHD更佳
最终的选择，还需要结合你的预算和个人偏好来决定。花点时间研究，找到那台最能助你学习进步的“战友”吧！
网友意见
现在的计算机专业学生，如果没有第二台电脑的话，最好别买非MBP16的MacBook——因为Intel版MBP13恰好卡在了最坑的节点上，而M1的兼容性问题对于你来说完全得不偿失。如果你喜欢大电脑且钱多的话MBP16作为末代x86机皇倒是不错，可以选择。
一般如果只用来上网办公或者远程开发的话，那么只要主要的常用软件适配M1就可以有非常好的体验，但是计算机专业的学生基本上无法避免使用本地环境——远程服务器又不会有人给你准备好，通常需要自己花钱买云主机。这样的话你的工具链随便哪一环节出问题，都会给你带来意想不到的麻烦。你根本没有办法预见到今后会不会出现未知的潜在兼容性问题——包括但不限于某某包不能用，某某包行为与目标平台不一致，某某包必须从源码构建等。以上问题哪怕只出现一次也非常恶心了——M1相对于典型x86平台的优势完全不足以抵消上述隐患
举个简单的例子，假如你要学AI，那刚开始的时候，没有任何一个组会给刚进组啥都不会的本科生配置宝贵的GPU服务器，必然是你先在自己的电脑上做简单的编程练习，然后你就会发现pytorch目前没有官方的Mac ARM版镜像，这个时候要么你捏着鼻子用x64版python，要么自己到处找别人编译好的whl或者自己编译。然后如果你要做NLP，想要熟悉transformers，那么ARM版tokenizer需要先安装rustc然后从源码开始构建……
再比如后端开发，你能碰上的大部分目标平台都是x86 Linux，那你难道要在本机上搭一个ARM虚拟机？写好代码再放到目标机上从头构建一遍？人家大厂程序员确实有不少都是固定工具链加上常开的远程环境，客户端用啥确实无所谓——问题是你没有啊233333
总的来说，如果你只有一台电脑的话，那么在你今后要做什么确定下来，且你依赖的主要工具链都解决了适配问题之前，不要轻易入手M1 MacBook，买一个主流的性能释放比较好的x86平台笔记本就行。。
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