CV 实验室的甜点是「一台 4–8 卡机 + 简单调度」：比四台单卡机实用得多。
结论：检测/分割方向 24GB × 4 卡够用；生成式（扩散模型）与视频方向建议 48GB × 4–8 卡；多模态 VLM 微调建议 80GB 级。
预算分配：算力 65% / 存储 20% / 网络与机柜 15%，留一条空槽给第二年。
CV 日常是「数据准备 → 训练 → 评测 → 出图/展示」。训练吃算力与显存，数据准备吃 IO 与 CPU，评测与可视化反而轻。
第二段是多人共用：实验室的核心矛盾是抢卡。用简单排队 + 显存隔离，比给每人配一张卡更高效。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 图像分类/检测训练 | 算力 + 显存 | FP16 | Tensor Core、显存 | 24GB 起步 |
| 分割 / 大分辨率 | 显存为主 | FP16 | 显存容量 | 32–48GB 更稳 |
| 生成式（扩散/视频） | 算力 + 显存 | BF16/FP16 | 显存容量、算力 | 48GB 起 |
| 多模态微调 | 显存 + 互联 | BF16 | 显存容量、NVLink | 80GB 级或多卡 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，生成式与分割的主力。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB 机架形态，实验室共享节点。 |
| RTX A5000 | 24 GB GDDR6 | 27.77 TFLOPS | 230 W | 24GB，检测与中等规模实验。 |
| A100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 19.49 TFLOPS | 300 W | 80GB，多模态微调与大规模训练。 |
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3–6 人的小组 4 卡够用；8–15 人建议 8 卡并配排队。卡数比单卡规格更影响整体产出。
检测/分类 24GB 够；分割、大分辨率、扩散生成建议 48GB。看方向而不是看预算。
研究和教学可以切分提高利用率，但训练任务建议独占整卡，切分后性能与显存都受限。
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