医学影像多是三维体数据：显存需求比二维图像高一个档，合规决定部署形态。
结论：二维切片分类 16GB 起；三维分割（CT/MRI 体数据）建议 32–48GB，因为一个 volume 要整体进显存。
数据不能出内网，院内本地化部署是常态；推理侧甚至可以用低功耗卡常驻。
链路是「影像采集 → 脱敏 → 标注 → 训练 → 院内推理 → 报告辅助」。GPU 在训练与推理；三维体数据的显存占用随层数增长，这是与二维任务最大的差别。
第二段是合规：患者数据不出院、模型与日志可审计，部署形态基本被限定为本地/私有云。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 二维切片分类 | 算力 | FP16/INT8 | Tensor Core | 16GB 起 |
| 三维体分割 | 显存 + 算力 | FP16/FP32 | 显存容量 | 32–48GB 更稳 |
| 重建与可视化 | 显存 + 图形 | FP32 | 显存、专业驱动 | 工位侧配卡 |
| 院内推理服务 | 低功耗算力 | FP16/INT8 | 功耗、稳定性 | 常驻运行 |
| 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，三维分割与重建训练。 |
| RTX 5000 Ada Generation | 32 GB GDDR6 | 65.28 TFLOPS | 250 W | 32GB，中等体数据训练。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB 机架形态，院内推理与训练共用。 |
| L4 | 24 GB GDDR6 | 30.29 TFLOPS | 72 W | 24GB 低功耗，常驻推理服务。 |
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二维任务 16GB 起；三维 CT/MRI 分割建议 32–48GB，因为整个体数据要进显存。
涉及患者影像时通常不允许出内网。建议院内私有化部署。
看场景：急诊与术中要求秒级，常规门诊可放宽。要按临床流程定而不是按模型跑分。
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