做图像处理的CPU用什么的最好，主要考虑CPU的哪些参差数_百度知道
做图像处理的CPU用什么的最好，主要考虑CPU的哪些参差数
不要最贵，只要实惠，性价比好一点的
我有更好的答案
上面说的有点点不对。做图像处理的。特别要求的是cpu。大点的图片还和内存有关系至于说显卡。虽然有关系。但是不重要1、首先就是要考虑到cpu的核心数目。越多的核心处理图片的速度就越快
就像是1个人做事的速度赶不上四个人。2、然后再看2级缓存（2级缓存大小是衡量一个cpu比较重要的一个标准）3、主频大小、工艺制程、晶体管数目。这些虽然可以衡量。但都没有前面的重要最后推荐些cpu给楼主intel：i3 530
i5 750等等（价格虽然比较贵 。但是性价比还算不错）AMD:速龙X4 640.、翼龙X4940等等（虽然人们一直都说AMD的不稳定）低端的就推荐AMD的吧。如果速龙X2 245
、250都行intel的低端我不推荐上面都是高端的。如果有兴趣不妨交流下。
采纳率：36%
就用奔腾和速龙
双核以上任意那个型号都可以的。不推赞用赛扬个闪龙
老兄主要是要有个好显卡！
虽然我推荐用INTEL的CPU但是谁说AMD的U不稳定啊，不稳定怎么这么多人买呢，没人买不早黄摊了
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图像处理在生活中经常用到，可以通过调整图像属性效果来表达和突出特点，也可以加以修饰，变得完美，目前图像处理软件有很多，产品品质和处理速度也良莠不齐。那么图像处理软件哪个好呢？下面，小编就来跟大家讲解图像处理软件哪个好。图片编辑软件是一款可用于对图片进行快速编辑、简单处理图片、裁剪、调整大小、透明图像等操作的图片编辑软件，图片编辑软件还可用于批量处理照片。图片编辑软件哪个好呢？下面，小编就来跟大家聊聊图像处理软件哪个好。图像处理软件哪个好1、snapseed一款名副其实的修图神器，内置多种滤镜，有复古风、怀旧风、戏剧风供13种滤镜可选择，在工具中，还带有自动校正、调整图像等多种功能，用最简的步骤，P出最美的图片。图像电脑图解-12、VSCO大多数人对VSCO的印象还停留在滤镜这单一层面上，其实VSCO是一款集相机拍照、照片编辑和照片分享三大功能于一身的一款摄影神器。能拍摄出胶片味十足的图片，让你的图片瞬间变得高大上。处理软件电脑图解-23、黄油相机同样是一款拍照+修图一体化的APP，在拍照界面可以切换滤镜、调整画幅，还有手动调焦的功能，而说到图片处理，就不得不说一下“ding”功能了，看到好看的图片，ding一下就可以套用该图片的模板，非常方便。在字库中，还能给图片加上各种文字和图案。处理软件电脑图解-34、LightroomLr与PS同属一家，在光影调色方面非常专业，还有局部调整和RAW处理功能，不过滤镜就没有上面几款那么多了。图像电脑图解-45、泼辣修图这款软件操作起来非常简单，支持各种图片格式。可以进行图片颜色、光线、镜头处理。同时还支持批量处理，让修图变得更加高效。处理软件电脑图解-5以上就是图像处理软件哪个好。
关注我们：2018，没有AI的处理器都不好意思出来？三星AI芯片亮相
Exynos 9810 采用三星第二代 10 纳米 FinFET 工艺，采用第三代定制 CPU 和千兆位 LTE 调制解调器；更重要的是，它还拥有基于深度学习软件的复杂图像处理功能。
前不久，赶在 2017 年年尾，三星采用 “ Beyond a Component” 的标语，预告了下一代 Exynos 旗舰处理器的诞生，而时间定格在 2018 年 1 月 4 日。
如今，新一代 Exynos 旗舰处理器来了。
主打 CPU、Modem 与 AI
1 月 4 日上午，三星在官网正式宣布，下一代 Exynos 旗舰处理器为 9 系的第二款，具体型号为 9810。Exynos 9810 采用三星第二代 10 纳米 FinFET 工艺，采用第三代定制 CPU 和千兆位 LTE 调制解调器；更重要的是，它还拥有基于深度学习软件的复杂图像处理功能。
三星方面其实并没有说明 Exynos 9810 的详细配置，不过按照新闻通稿的说法，Exynos 9810 将在多任务处理、应用加载切换等方面有所着力。
Exynos 9810具体规格见上图，可见该处理器采用8核心（4+4）构造，大核心采用三星第三代定制CPU，频率高达2.9GHz，小核心为Cortex-A55，频率为1.9GHz，三星称其单核和多核性能分别比其前一代提高1倍和0.4倍。值得注意的是，Exynos 9810采用第二代10nm FinFET工艺，功耗表现会更加出色。
网络方面，三星Exynos 9810支持Cat.18的LTE基带，下行链路采用6CA（载波聚合），上行链路采用2CA，下行和上行链路速率分别高达1.2Gbps和200Mbps，三星称可实现高质量虚拟现实内容的传输。为了最大化数据吞吐量，嵌入式调制解调器还支持4x4 MIMO（多输入多输出）和更高阶的256 QAM（正交幅度调制）方案，并使用eLLA（增强型授权协助接入）。
多媒体方面，Exynos 9810支持4K UHD视频录制和播放，帧率最高可达120fps。此外，MFC（多格式编解码器）支持10位HEVC和VP9编解码器，可以为每种原色（红，绿和蓝）渲染1024个不同色调。这意味着可显示10.7亿种颜色，是传统8位色彩格式1670万色的64倍。音频系统也进行了升级，支持32bit / 384kHz无损音质。
图像处理方面，Exynos 9810采用双ISP（图像信号处理器），最多可支持4个图像传感器，例如前后均为双摄像头。双ISP由一个高性能的ISP和一个低功耗ISP组成。利用AF统计引擎，可以实现更快更准确的相位对焦检测，各种图像处理算法（如去马赛克，降噪，边缘增强和脸部美化）都得到了显着提升。此外，成像子系统提供高分辨率图像和UHD分辨率视频的高级稳定性和实时离焦拍摄。
GPU方面，Exynos 9810采用最新的ARM Mali-G72 GPU，性能比前代强20%。GPU采用ARM第二代Bifrost架构，旨在实现高性能，低功耗。它专门针对机器学习和高保真移动游戏进行算术优化设计。不仅有助于提高智能手机上的游戏的画面显示，而且还有助于提供更逼真的VR体验。
安全方面，Exynos 9810安全子系统通过将二进制加密与增强型DRAM加密相结合来保护敏感的安全软件免受恶意攻击。该系统还具有隔离内部子系统的防火墙。例如，通过在调制解调器或Wi-Fi子系统周围设置防火墙，安全子系统能够通过调制解调器或Wi-Fi保护主系统免受未经授权的远程访问。
三星还重点强调了Exynos 9810的深度学习功能，该技术允许处理器准确地识别照片中的物品或人物，以进行快速图像搜索或分类。此外，Exynos 9810还具有深度感应功能，能够以3D方式扫描用户的脸部来进行脸部追踪，以及在用脸部解锁设备时保证安全性。
Exyons 9810 来了，S9 还会远吗？
在发布上一代处理器 Exynos 8895 的时候，三星选择了 MWC 这样一个以智能手机为主要角色的好时机。而今年，Exynos 9810 的问世相对更早一点，三星也把展示的舞台放在了 CES 2018 上。
其实，早在去年 11 月，三星就已经确认 Exynos 9810 将参与 CES 2018，不仅如此，Exynos 9810 还提前获得 CES 2018 的嵌入式技术产品种类创新大奖。
不过，对于三星来说，Exynos 9810 还有一些遗憾。目前三星已经在自主研发自己的 GPU，但并没有在 Exynos 9810 中着力宣传，可见在 Exynos 上见到三星自主研发的 GPU，最起码要等到明年。
从 Exynos 9810 中，也能挖掘出 Galaxy S9 的一些信息。
三星在新闻稿中确认，Exynos 9810 已经处于大规模量产状态；这就意味着，它将很快能够用于产品中。当然，首款用到这款产品的自然是三星在 2018 上半年的旗舰 Galaxy S9 系列；S9 系列也很有可能在今年 3 月份的 MWC 正式亮相。
也就是说，因为前年下半年 Galaxy Note 7 燃损事件而导致的去年 S 系列产品线后延，将在今年的 S9 产品线上得到回归。
另外，Exynos 9810 对 AI 功能的强调也意味着，S9 必然也会从软硬件的角度来主打 AI。Bixby 已经实锤，问题的关键是 Exynos 9810 如何与之结合。而且，既然三星已经声称这款处理器将会对指纹识别和面部识别进行支持，从三星一贯习惯跟随潮流的情况来看，S9 很有可能也具备这些功能。
目前，关于 Exynos 9810 的更多信息，还有待三星在 CES 2018 上亲自披露。
来源：雷锋网、IT之家
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什么是数字图像处理？历史、以及它所研究的内容。
说起图像处理，你会想到什么？你是否真的了解这个领域所研究的内容。纵向来说，数字图像处理研究的历史相当悠久；横向来说，数字图像处理研究的话题相当广泛。
数字图像处理的历史可以追溯到近百年以前，大约在1920年的时候，图像首次通过海底电缆从英国伦敦传送到美国纽约。图像处理的首次应用是为了改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量，那时就应用了图像编码，被编码后的图像通过海底电缆传送至目的地，再通过特殊设备进行输出。这是一次历史性的进步，传送一幅图片的时间从原来的一个多星期减少到了3小时。
1950年，美国的麻省理工学院制造出了第一台配有图形显示器的电子计算机——旋风I号（Whirlwind I）。旋风I号的显示器使用一个类似于示波器的阴极射线管（Cathode Ray Tube，CRT）来显示一些简单的图形。1958年美国Calcomp公司研制出了滚筒式绘图仪，GerBer公司把数控机床发展成为平板式绘图仪。在这一时期，电子计算机都主要应用于科学计算，而为这些计算机配置的图形设备也仅仅是作为一种简单的输出设备。
随着计算机技术的进步，数字图像处理技术也得到了很大的发展。1962年，当时还在麻省理工学院攻读博士学位的伊凡·苏泽兰（Ivan Sutherland）成功开发了具有划时代意义的“画板”（Sketchpad）程式。而这正是有史以来第一个交互式绘图系统，同时这也是交互式电脑绘图的开端。从此计算机和图形图像被更加紧密地联系到了一起。鉴于伊凡·苏泽兰为计算机图形学创立所做出的杰出贡献，他于1988年被授予计算机领域最高奖——图灵奖。
1964年，美国加利福尼亚的喷气推进实验室用计算机对“旅行者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理，以校正航天器上摄影机中各种类型的图像畸变，收到了明显的效果。在后来的宇航空间技术中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。
到了20世纪60年代末期，数字图像处理已经形成了比较完善的学科体系，这套理论在20世纪70年代发展得十分迅速，并开始应用于医学影像和天文学等领域。1972年，美国物理学家阿伦·马克利奥德·柯麦科（Allan MacLeodCormack）和英国电机工程师戈弗雷·纽博尔德·豪恩斯弗尔德（Godfrey Newbold Housfield）发明了轴向断层术，并将其用于头颅诊断。世界第一台X射线计算机轴向断层摄影装置由EMI公司研制成功，这也就是人们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT可通过一些算法用感知到的数据去重建通过物体的“切片”图像。这些图像组成了物体内部的再现图像，也就是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来进行图像重建。鉴于CT对于医学诊断技术的发展所起到的巨大推动作用，柯麦科和豪恩斯弗尔德于1979年获得了诺贝尔生理或医学奖。
随后在2003年，诺贝尔生理或医学奖的殊荣再次授予了两位在医疗影像设备研究方面做出杰出贡献的科学家——美国化学家保罗·劳特伯尔（Paul Lauterbur）和英国物理学家彼得·曼斯菲尔（Peter Mansfield）。两位获奖者在利用磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）显示不同结构方面分别取得了开创性成就。瑞典卡罗林斯卡医学院称，这两位科学家在MRI领域的开创性工作，代表了医学诊疗和研究的重大突破。而事实上，核磁共振的成功同样也离不开数字图像处理方面的发展。即使在今天，诸如MRI图像降噪等问题依然是数字图像处理领域的热门研究方向。
说到数字图像的发展历程，还有一项至关重要的成果不得不提，那就是电荷耦合元件（Charge-coupled Device，CCD）。CCD最初是由美国贝尔实验室的科学家维拉德·波义耳(Willard Sterling Boyle)和乔治·史密斯（George Elwood Smith）于1969年发明的。CCD的作用就像胶片一样，它能够把光学影像转化为数字信号。今天人们所广泛使用的数码照相机、数码摄影机和扫描仪都是以CCD为基础发展而来的。换句话说，我们现在所研究的数字图像主要也都是通过CCD设备获取的。由于波义耳和史密斯在CCD研发上所做出的巨大贡献，他们两人共同荣获了2009年度的诺贝尔物理学奖。
数字图像处理在今天是非常热门的技术之一，生活中无处不存在着它的影子，可以说它是一种每时每刻都在改变着人类生活的技术。但长久以来，很多人对数字图像处理存在着较大的曲解，人们总是不自觉地将图像处理和Photoshop联系在一起。大名鼎鼎的Photoshop无疑是当前使用最为广泛的图像处理工具。类似的软件还有Corel公司生产的CorelDRAW等软件。
尽管Photoshop是一款非常优秀的图像处理软件，但它的存在并不代表数字图像处理的全部理论与方法。它所具有的功能仅仅是数字图像处理中的一部分。总的来说，数字图像处理研究的内容主要包括如下几个方面：
1）图像获取和输出
2）图像编码和压缩
3）图像增强与复原
4）图像的频域变换
5）图像的信息安全
6）图像的区域分割
7）图像目标的识别
8）图像的几何变换
但图像处理的研究内容，又不仅限于上述内容！所以说图像处理的研究话题是相当宽泛的。那现在图像处理都应用在哪些领域呢？或许我们可能熟知的例子有（当然，你应该还能举出更多例子）：
1）一些专业图像处理软件：Photoshop、CorelDRAW……
2）一些手机APP应用：美图秀秀、玩图……
3）一些医学图像处理应用：MRI、彩超图像处理……
4）一些制造业上的应用：元器件检测、瑕疵检测……
5）一些摄像头、相机上的应用：夜间照片的质量改善……
6）一些电影工业上是应用：换背景、电影特技……
什么样的人会去学（或者需要学）图像处理？
1）如果你是我上述那些应用领域的从业者，你当然需要掌握图像方面的理论和技术；2）相关专业的研究人员、大专院校的博士生、研究生。
所谓相关专业又是指什么呢？这个答案也可能相当宽泛，例如（但不仅限于此）：Computer Science, Software Engineering, Electronic Engineering, Biomedical Engineering, Automation, Control, Applied Mathematics……
如何学好图像处理——我的一些箴言
1）对于初级入门者
一个扎实的基础和对于图像处理理论的完整的、系统的整体认识对于后续的深入研究和实践应用具有非常非常重要的意义。
我经常喜欢拿武侠小说《天龙八部》中的一段情节来向读者说明此中的道理，相信读者对这部曾经被多次搬上银幕的金庸作品已经耳熟能详了。书中讲到有个名叫鸠摩智的番僧一心想练就绝世武学，而且他也算是个相当勤奋的人了。但是，他错就错在太过于急功近利，甚至使用道家的小无相功来催动少林绝技。看上去威力无比，而且可以在短时间内“速成”，但实则后患无穷。最终鸠摩智走火入魔，前功尽废，方才大彻大悟。这个故事其实就告诉我们打牢基础是非常重要的，特别是要取得更长足的发展，就更是要对基本原理刨根问底，力求甚解，从而做到庖丁解牛，游刃有余。
一些看似高深的算法往往是许多基础算法的组合提升。例如，令很多人望而却步的SIFT特征构建过程中，就用到了图像金字塔、直方图、高斯滤波这些非常非常基础的内容。但是，它所涉及的基础技术显然有好几个，如果缺乏对图像处理理论的系统认识，你可能会感觉事倍功半。因为所有的地方好像都是沟沟坎坎。
关于课程——
在这个阶段其实对于数学的要求并不高，你甚至可以从一些感性的角度去形象化的理解图像处理中很多内容（但不包括频域处理方面的内容）。具体到学习的建议，如果有条件（例如你还在高校里读书）你最好能选一门图像处理方面的课程，系统地完整的地去学习一下。这显然是入门的最好办法。如此一来，在建立一个完整的、系统的认知上相当有帮助。如果你没办法在学校里上一门这样的课，网上的一些公开课也可以试试。但现在中文MOOC上还没有这方面的优质课程推荐。英文的课程则有很多，例如美国加州伦斯勒理工学院Rich教授的数字图像处理公开课——。
关于教材——
显然，只听课其实还不太够，如果能一并读一本书就最好了。其实不用参考很多书，只要一本，你能从头读到尾就很好了。如果你没有条件去上一门课，那读一本来完整的自学一下就更有必要了。这个阶段，去网上到处找博客、看帖子是不行的。因为你特别需要在这个阶段对这门学问建立一个系统的完整的知识体系。东一块、西一块的胡拼乱凑无疑是坑你自己，你的知识体系就像一个气泡，可能看起来很大，但是又脆弱的不堪一击。
现在很多学校采用冈萨雷斯的《数字图像处理》一书作为教材。这是一本非常非常经典的著作。但是我必须要提醒读者：
1）这是一本专门为Electronic Engineering专业学生所写的书。它需要有信号与系统、数字信号处理这两门课作为基础。如果你没有这两门课的基础，你读这本书要么是看热闹，要么就是看不懂。
下面是冈书中的一张插图。对于EE的学生来说，这当然不是问题。但是如果没有我说的那两门课的基础，其实你很难把握其中的精髓。H和h，一个大小一个小写，冈书中有的地方用H，有的地方用h，这都是有很深刻用意的。原作者并没有特别说明它们二者的区别，因为他已经默认你应该知道二者是不同的。事实上，它们一个表示频域信号，一个表示时域信号，这也导致有时候运算是卷积，有时候运算是乘法（当然这跟卷积定理有关）。所以我并不太建议那些没有这方面基础的学生在自学的时候读这本书。
2）冈萨雷斯教授的《数字图像处理》第一版是在1977年出版的，到现在已经快40年了；现在国内广泛使用的第二版是2002年出版的（第三版是2007年但是其实二者差异并不大），到现在也有20年左右的时间了。事实上，冈萨雷斯教授退休也有快30年了。所以这本书的内容已经偏于陈旧。数字图像处理这个领域的发展绝对是日新月异，突飞猛进的。特别在最近二三十年里，很多新思路，新方法不断涌现。如果你看了我前面推荐的Rich教授的公开课（这也是当前美国大学正在教学的内容），你一下子就会发现，原来我们的教育还停留在改革开放之前外国的水平上。这其实特别可怕。所以我觉得冈萨雷斯教授的《数字图像处理》作为学习过程中的一个补充还是不错的，但是如果把它作为主参考，那真的就是：国外都洋枪洋炮了，我们还在大刀长矛。
2）对于中级水平者
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。对于一个具有一定基础的，想更进一步的中级水平的人来说，这个阶段最重要的就是增强动手实践的能力。
还是说《天龙八部》里面的一个角色——口述武功、叹为观止的王语嫣。王语嫣的脑袋里都是武功秘籍，但问题是她从来都没练过一招一式。结果是，然并卵。所以光说不练肯定不灵啊。特别是，如果你将来想从事这个行业，结果一点代码都不会写，那几乎是不可想象的。学习阶段，最常被用来进行算法开发的工具是Matlab和OpenCV。你可以把这两个东西都理解为一个相当完善的库。当然，在工业中C++用得更多，所以Matlab的应用还是很有限的。前面我们讲到，图像处理研究内容其实包括：图像的获取和编解码，但使用Matlab和OpenCV就会掩盖这部分内容的细节。你当然永远不会知道，JPEG文件到底是如何被解码的。
如果你的应用永远都不会涉及这些话题，那么你一直用Matlab和OpenCV当然无所谓。例如你的研究领域是SIFT、SURF这种特征匹配，可以不必理会编解码方面的内容。但是如果你的研究话题是降噪或者压缩，可能你就绕不开这些内容。最开始学的时候，如果能把这部分内容也自己写写，可能会加深你的理解。以后做高级应用开发时，再调用那些库。所以具体用什么，要不要自己写，是要视你所处的阶段和自己的实际情况而定的。以我个人的经验，在我自学的时候，我就动手写了Magic House，我觉得这个过程为我奠定了一个非常夯实的基础，对于我后续的深入研究很有帮助。
下面这个文中，我给出了一些这方面的资源，代码多多，很值得参考学习：图像处理与机器视觉网络资源收罗
3）对于高级进阶者
到了这个程度的读者，编程实现之类的基本功应该不在话下。但是要往深，往高去学习、研究和开发图像处理应用，你最需要的内容就变成了数学。这个是拦在很多处于这个阶段的人面前的一大难题。如果你的专业是应用数学，当然你不会感觉有问题。但如果是其他专业背景的人就会越发感觉痛苦。
如果你的图像处理是不涉及机器学习内容的，例如用Poisson方程来做图像融合，那你就要有PDE数值解方面的知识；如果你要研究KAZE特征，你就必须要知道AOS方面的内容。如果你研究TV降噪，你又要知道泛函分析中的BV空间内容……这些词你可能很多都没听过。总的来说，这块需要的内容包括：复变函数、泛函分析、偏微分方程、变分法、数学物理方法……
如果你要涉足机器视觉方法的内容，一些机器学习和数据挖掘方法的内容就不可或缺。而这部分内容同样需要很强大的数学基础，例如最大似然方法、梯度下降法、欧拉-拉格朗日方程、最小二乘估计、凸函数与詹森不等式……
当然，走到这一步，你也已经脱胎换骨，从小白到大神啦！路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。
阅读(...) 评论()做图用什么显卡好,图形渲染CPU重要还是显卡重要
&&&&&& 群里有朋友向笔者咨询过关于专业图形设计的电脑配置，其实对于图形设计来说主要是在cpu和显卡的选择方面，那么到底做图用什么显卡好呢？图形渲染是cpu重要还是显卡重要呢？
做图用什么显卡好,图形渲染CPU重要还是显卡重要
&&&&&& 很多人误以为对于图形设计来说，显卡当然是越高端越好。这个观念是不完全正确的，因为通常情况下，大家所说的高端显卡都是以常见的游戏显卡为标准的，而对于图形设计来说专业的图形显卡之间才有可比性。普通的游戏显卡和专业图形显卡在功能设计上是有一定区别的，至于到底有什么区别估计很多朋友也说不出来，需要详细了解的话，请参考这篇文章《》
&&&&&& 图形渲染到底是CPU重要还是显卡重要？
&&&&&& 首先，必须明白一件事，CPU和GPU的分工，CPU是干什么的呢？当然是计算！渲染的时候，光线跟踪也好，光能传递也好都需要大量的计算，这些工作都是由CPU提供的。那显卡（也就是GPU干什么呢？是不是没啥用了？当然不是!显卡的功能就在于你在设计的时候，也就是渲染之前为你提供屏幕即时显示，三维刷新用的，也就是你渲染之前在软件视图中看到的三维画面还有游戏画面都是显卡的功劳，它主要负责多边形的生成和基本光效解算，借助的也就是显卡所拥有的openGL等功能，好消息是几乎现在所有的主流低端显卡就能提供日常应用。）
&&&&&& 接下来我们谈谈显卡的问题。
&&&&&& 显卡：高端低端显卡和专业显卡在3D渲染时几乎无差别。专业显卡的驱动特殊优化过，支持的功能更多，可以在3D制作过程中的实时渲染中看到更多效果，超大型3D设计中还是建议选择专业显卡。不过我们通常买的显卡都是游戏显卡，主要作用是即时演算游戏里的图形，除了在实时渲染中由于显卡自身多边形处理性能差异而导致画面延迟以外几乎没有任何区别，也就是说你用一块GT630和一块GTX650来做3D，除了在实时过程中画面转换的速度有些差别以外，其余几乎一样。
&&&&&& 内存：很多人也认为内存会影响渲染速度，这个观点也不完全正确，当内存足够用的时候，渲染速度也不会有太大影响。什么是足够用？？一般3D使用是打开场景文件会占用大量内存，场景中的多边形越多，占用内存越大，当你的内存不够用的时候就会出现严重延迟，因为这时候开始调用硬盘空间做虚拟内存了。当你内存满足你的场景文件所需要的量时，渲染的时候除了灯光计算需要比较多的内存以外其余几乎不消耗内存。普通场景一般1G内存够用了。也就是说，对于一个场景的渲染，如果1G内存够了，不会调用硬盘做虚拟内存的情况下，那么就算你加到4G的内存对渲染数度也根本不会有提升。
&&&&&& 3D渲染速度影响最大的是CPU，所以尽量把资金投入到CPU上，选择多核心的CPU对渲染速度提高极大，尽量用双核甚至四核芯的CPU，至于内存，目前装机市场最低也都是4G的，足够了。至于显卡，除非你用专业卡，否则一般中低端的显卡就可以了。除非你还要兼顾游戏，那么一款600RMB左右的显卡就够用。2D软件道理也是一样的，图形的处理速度也完全取决于CPU。后期软件在渲出片的时候，也是靠CPU计算，但由于后期制作的素材较多，内存要尽量大。
&&&&&& 三维制图渲染的装机方案有2种
&&&&&& 第一种：砸钱到多核CPU上，像现在的Intel 酷睿i7以及AMD的羿龙II X6、X4系列CPU非常很好。4G及其以上大内存，显卡要一般的，GT630或者HD6570就可以，平时出图用主流渲染器（巴西 VR MR....）
&&&&&& 第二种：砸钱到高端的专业显卡上，象4000多块的丽台 Quadro FX 3800等专业图形显卡，4G及其大内存，一般700元左右的双核或四核CPU，平时出图用GPU渲染器（Gelato ２.0，教材极少，还有MAYA的硬件渲染功能要会编程才能用...这个很少有人会）这2个渲染器比较难用..所以一般装机选第一套方案。
&&&&&& 总结：
&&&&&& 在图形渲染中还是cpu更重要。不管是3D还是平面做图，主要考虑的是CPU部分，在购机时尽量把资金投入到cpu上边。至于显卡方面，如果你的图形设计不是非常的复杂，用一块六、七百元的普通显卡就可以了，再高的话也没多大意义，
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