兼容性方面，最大支持M-ATX主板，CPU散热器限高165mm，显卡限长350mm，电源限长165mm。
散热机箱前面板最大支持3把120mm风扇或280冷排，机箱背部支持120mm风扇或120冷排，机箱顶部支持2把140mm风扇。
扩展性方面，拥有2个3.5英寸和2个2.5英寸硬盘位。
机箱配有防尘网和防震脚垫，机箱整体设计较为低调。
而电源方面，一般来说，对于核显装机平台，对电源的功率要求并不苛刻，一般我们选用额定300W-350W完全足够了，如果后期考虑独立显卡，建议将电源升级为400W-500W额定功率。
点评以上配置AMD锐龙R5 2400G四核APU主机配置方案，CPU性能大致相当于intel酷睿i5-8400达到了中端主流水平，而R5 2400内置的VEGA 11核显方面相比intel酷睿内置的UHD630核显达到了2倍之余，虽然达到了入门级四五百元的GT1030性能，但是对于入门级3D游戏来说，肯定是绰绰有余了，1080P高画质爽玩LOL之类的网游完全没有任何问题。
选自GitHub机器之心编译参与：一鸣、思强化学习算法没有游戏训练？DeepMind 开源 OpenSpiel 平台了。
研究者可在线部署游戏环境，快速开始实验。
强化学习算法广为人知的一个应用场景便是游戏了，通过智能体在多玩家游戏中的表现，研究者可以更好地调整算法和参数细节，实现更好的算法性能。
近日，DeepMind 开源了一款多玩家游戏平台「Open-Spiel」，支持多种策略和游戏环境，以及相关的分析工具。
支持的游戏数量达到了 25 款，绝大多数都和棋牌、博弈相关。
项目地址：https://github.com/deepmind/open_spiel什么是 OpenSpielOpenSpiel 是一个综合性的强化学习游戏测试平台，包括了多种游戏环境和算法，用于强化学习研究或搜索策略的研究。
OpenSpiel 亮点OpenSpiel 可以帮助研究者解决很多强化学习研究中需要设置实验的问题，它支持：单人或多人博弈；完美信息或不完美信息博弈；带有随机性的博弈；普通的多玩家「一步」或二人玩家的多步博弈；交替行动（如下棋）或同时行动的游戏；零和博弈和非零和博弈（如需要合作的博弈等）。
OpenSpiel 平台也支持多种编程语言：C++11Python 3以及一个支持 Swift 语言的缩减版支持平台目前 OpenSpiel 已经在 Linux 系统上进行了测试（Debian 10 和 Ubuntu 19.04），但是没有在 MacOS 或 Windows 上测试过。
但是因为后两个平台都可以自由使用代码，因此作者认为不太可能出现大的问题。
支持游戏OpenSpiel 目前支持以下游戏，共 25 款，包括国际象棋、围棋、双陆棋、翻转棋等游戏：OpenSpiel 怎么用首先，我们先要明确，在 OpenSpiel 中 Game 对象包含了对某个游戏非常高层次的描述，例如游戏的方式、参与人数、最大分数等。
而 State 对象描述了更加具体的游戏局，例如象棋中特定的棋子状态、扑克中特定的手牌组合。
通过这两个对象，整个游戏都是通过树来表示的。
OpenSpiel 首先需要加载游戏，配置游戏进行方式，然后就可以直接运行了。
如下所示为玩 trajectory 游戏的 Python 代码：import randomimport pyspielgame = pyspiel.load_game("kuhn_poker")state = game.new_initial_state()whilenot state.is_terminal(): legal_actions = state.legal_actions()if state.is_chance_node():# Sample a chance event outcome. outcomes_with_probs = state.chance_outcomes() action_list, prob_list = zip(*outcomes_with_probs) action = np.random.choice(action_list, p=prob_list) state.apply_action(action)else:# The algorithm can pick an action based on an observation (fully observable# games) or an information state (information available for that player)# We arbitrarily select the first available action as an example. action = legal_actions[0] state.apply_action(action)如上展示了 OpenSpiel 比较核心的 API，它的使用还是很简洁的。
安装方法安装整个平台的方法比较简单。