软件选型中心
按实际软件、框架和工作流，核对 CPU、GPU、内存与数据路径的投入重点。
10 个软件方案
AI / 深度学习
TensorFlow
先确认 TensorFlow / Keras 版本、操作系统和模型部署方式，再检查 tf.data 数据流水线、GPU 显存与多用户资源安排。
先确认系统版本，再看数据是否跟得上 GPU。
查看配置依据
CAD / 制造设计
SolidWorks
把零件重建、装配交互与 Simulation 求解分开判断，按实际项目确定 CPU、图形驱动、内存和项目盘的投入顺序。
装配操作慢，还是特征重建与求解慢？
查看配置依据
DCC / 三维创作
3ds Max / Maya
建模、动画与最终渲染分开配置。先确认 Arnold、V-Ray 等渲染器及 CPU / GPU 后端，再规划显存、内存和渲染节点。
创作交互优先，还是批量渲染优先？
查看配置依据
视频剪辑 / 调色
Adobe / DaVinci Resolve
Premiere 的解码、After Effects 的合成、Resolve 的调色降噪分别判断；素材编码与软件版本，比只报 4K / 8K 更有用。
时间线掉帧，还是合成、降噪与导出等待？
查看配置依据
同一软件，不同任务有不同瓶颈
版本、插件、渲染器或求解器，以及模型规模和并发人数，都需要纳入最终配置确认。
- CAD / 制造设计
高频 CPU、专业图形驱动、稳定内存和快速本地项目盘。
推荐桌面工作站 / 机架式图形工作站- BIM / 建筑可视化
大模型内存、实时预览 GPU、渲染队列和多人协同数据通道。
推荐高性能工作站 / 渲染服务器- CAE / 科研仿真
CPU 核心数、内存容量、GPU 加速模块和长时间满载可靠性。
推荐仿真工作站 / HPC 节点- 媒体制作 / 渲染
GPU 加速、素材盘吞吐、代理流程和批量转码渲染扩展。
推荐创作工作站 / GPU 渲染服务器- AI / 数据科学
显存容量、GPU 间通信、数据集缓存、远程管理和训练环境镜像。
推荐 GPU 服务器 / AI 训练服务器
把实际任务交给我们一起确认
软件版本、项目规模、预算和部署条件，是配置沟通的起点。