遥感是「大图 + 大数据集」：显存决定切块大小，存储决定能不能跑起来。
结论：影像分割与目标检测：24–48GB 卡可训练中等模型；大幅面推理靠切块 + 批处理，显存越大吞吐越高。
存储与 IO 是关键：一块区域影像动辄几十 GB，训练前要先把数据本地化。
链路是「影像获取 → 预处理（正射/配准/切片）→ 训练 → 大范围推理 → 变化检测与统计」。GPU 在训练与大范围推理；预处理多为 CPU 与 IO 密集。
第二段是推理规模：一个省域范围的高分影像有几百万个切块，推理吞吐直接决定项目周期。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 影像预处理与切片 | CPU + IO | — | CPU、存储带宽 | 数据本地化很关键 |
| 模型训练 | 算力 + 显存 | FP16/FP32 | 显存容量、Tensor Core | 显存决定切块与批大小 |
| 大范围推理 | 算力 | FP16/INT8 | 推理吞吐、批处理 | 吞吐决定项目周期 |
| 时序/变化检测 | 显存 + 算力 | FP16 | 显存容量 | 多时相叠加吃显存 |
| 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，大幅面切块训练与推理。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB 机架形态，多人共享推理。 |
| RTX A5000 | 24 GB GDDR6 | 27.77 TFLOPS | 230 W | 24GB，中等模型训练。 |
| A100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 19.49 TFLOPS | 300 W | 80GB，大模型与多时相训练。 |
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取决于切块大小与批大小。24GB 可做中等模型，48GB 更适合大幅面与多时相；用真实影像实测最准。
因为要覆盖整个研究区，切块数量巨大。选卡时要看吞吐（切块/秒），不只看训练速度。
按区域数 × 影像体积 × 时相数估算，通常是 PB 级；同时要考虑训练时的本地化缓存。
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