主要是用来部署YOLO26做数据集训练和目标检测或追踪的，图片数据暂定 5000 张（其实数据有很多，但是暂定用于训练的数据上限是 5000 张）。
目前有一台 RX6600xt ，但是 directML 好像也不能使这张卡参与训练计算，上网查了一下好像是对 7000 系列以上的显卡支持的更好一些。
所以老板的意思是重新配一台 N 卡主机，但我之前没有使用 YOLO 训练的经验，不知道目前这个数量级的数据训练以及这个体量的模型该使用什么卡。咨询官网 AI 的话，就是无脑推荐 4090 、5090 这种大显存的卡。搞得我很头疼~
关于预算的话，老板只说了一句你看着办吧。但之前老板的意思是让我看看能不能把现在这台主机的显卡换成 RTX5070 ，后来我查了一下现在主机的电源，才 500W ，带不动 5070 ，才有了配新主机的这件事。所以我想着写个两三套配置单给老板看，低配高配都写一下，让老板决定选什么。
有没有有YOLO 训练+目标检测经验的 V 友给点建议？跪谢了~
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zhoukevin233 17 小时 48 分钟前
训练模型的话，主要就是看显存。我最近搞的是 YOLO11 ，batch_size 为 4 ，分辨率为 640 的情况下训练也需要 7.5GB 显存。给到你的话，低配 12GB 显存（ RTX4070 ），高配自然是 5090 直接拉满，batch_size 开大是有利于模型训练的。
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akuan96 17 小时 43 分钟前
之前用公司的 4090 做 YOLO 训练，千张图基本都是半天左右出结果，有问题还要调整重新训练，所以建议还是搞大显存的，不然会非常折磨，反正又不用你出钱😏
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benz1 17 小时 41 分钟前
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benz1 17 小时 37 分钟前
@benz1 显存和内存都很重要，Batch Size 的大小挺影响训练速度的。 现在自己训练千张的小模型都是使用 3L 的官方平台，整理数据集和模型都挺方便。
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jamme OP @zhoukevin233 那估计 12G 显存不够我用，老板的意思是想要 1280 分辨率，是不是 16G 都不一定够用啊
 。另外，我看 5060TI 和 5080 都是 16GB 显存，这两个的差别是不是主要体现在流处理器数量上，越多计算越快？ |
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jamme OP @akuan96 想问下，千张图是一千左右，还是大几千。要是一千左右就要半天的话，那确实小显存根本不用考虑了
 另外，想请教一下，你们资源管理是怎么做的，一次性标注好所有图片，然后放在一个大文件夹里，autosplit 去划分 train 、val 和 test 么？ |
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zhoukevin233 7 小时 59 分钟前
@jamme #5 是的，这方面不要过于省钱，不然后期有苦头吃。
显存一样的情况下，越高端的显卡 SM 越多，Tensor Core 越多，计算越快。 |
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zhoukevin233 7 小时 55 分钟前
@jamme #5 如果实在拿不定，去 Autodl 租个服务器跑一下训练，对显存和训练速度你也会有数
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raycool 7 小时 33 分钟前
一张 4090 的 48G 卡就足够了吧。
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jamme OP @zhoukevin233 #9 好的，多谢大佬的建议。如果选 5090 的话，CPU 和内存上有什么建议的么？也直接拉满搞 9950X 这种？内存 32G 起步？
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zhoukevin233 23 分钟前
@jamme #11 CPU 主流就行，只要不影响数据集读取和预处理就行，内存 32G 够了
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