Для сегментации изображений я бы выбирал GPU сервер после прогона нескольких полных шагов обучения. Видеопамять расходуется на веса модели, промежуточные активации, градиенты и состояние оптимизатора. Разрешение изображений и размер батча при проверке должны соответствовать рабочей задаче. В PyTorch полезно смотреть пиковую память тензоров и объём резервирования аллокатора, чтобы понимать, сколько ресурсов действительно требуется модели. У Hostkey я бы рассмотрел конфигурацию с RTX 4090 на 24 ГБ, 64 ГБ оперативной памяти и NVMe на 1 ТБ. Её можно оценить как вариант для обучения моделей компьютерного зрения, если рабочий батч помещается в видеопамять с запасом. В том же каталоге есть RTX PRO 6000 с 96 ГБ для более требовательных задач. Выбор между такими конфигурациями я бы связывал с конкретной моделью и разрешением входных данных.
|