本文将引领您进入一个关于硬件妙用的故事，它关乎一款曾经被认为陈旧的老CPU，但如今却因一项“骚操作”再度焕发光彩。或许您还记得，今年6月12日，一则报道揭示了一个异乎寻常的消息：有一位海外极客竟将老旧显卡GeForce RTX 2080 Ti的显存由原本的11GB，魔改升级至44GB，引起广泛讨论。这一举动在读者中引发了诸多疑问：虽然该显卡的性能相当出色，但其毕竟是五年前发布的老产品，且现今很少有游戏需要或能够充分利用如此庞大的44GB显存，究竟意义何在？为何众多极客如此着迷于扩容GeForce RTX 2080 Ti的显存？这台老显卡为何在二手市场上异军突起，再度引发风潮？

然而，本文的关键人物并非GeForce RTX 2080 Ti，后者只是为故事打下基础，引出了一个更为引人入胜的主题——一款带核显的老CPU，Ryzen 5 4600G。也许您心存疑惑：Ryzen 5 4600G的核显性能尚可，但早已被更为强大的Ryzen 5 5600G和Ryzen 7 5700G所取代，那么如今提及它，又有何妙用？

然而，Ryzen 5 4600G的魅力却在于它近期被发现的一项“骚操作”。这名极客在32GB DDR4内存的基础上，在主板的BIOS中将Ryzen 5 4600G的核显显存分配升级至16GB。如此一来，Ryzen 5 4600G成为了性价比极高的“显卡”，尤其适用于小型人工智能项目。

然而，有两点需要特别强调：首先，这项方法不仅适用于Ryzen 5 4600G，同样适用于Ryzen 5 5600G和Ryzen 7 5700G等型号；其次，为这些处理器核显分配16GB显存并非极限，某些品牌的AMD主板甚至支持更高显存配置，最高可达64GB。当然，这前提是需要适配合适的主板，以及安装超过64GB的物理内存。考虑到当前市场上16GB显存的显卡价格颇不低，以英伟达最新的RTX 40系列为例，最经济款的GeForce RTX 4060 Ti 16GB售价已达499美元，而GeForce RTX 4070仅搭载12GB显存，售价却高达599美元。

只有配置正确，Ryzen 5

4600G的核显才能与PyTorch和TensorFlow等框架搭配运行，用于驱动各类中小型人工智能应用项目。尽管性能相对较低，但这项方案最大的优势在于其非凡的性价比。这对于那些致力于学习、研究人工智能，却又不愿耗费巨额购置高端显卡的用户而言，无疑是当前最为经济实惠的选择。此种方式与其他解决方案相比，成本之低是其最大卖点。