Какие видеокарты и их комбинации лучше всего подходят для обучения нейросетей?

Ваш вопрос очень актуален, и при выборе видеокарт для обучения нейросетей стоит учитывать несколько факторов, таких как производительность, память, взаимодействие между картами и стоимость.

1. **Производительность видеокарт**: 
   - RTX 4090 значительно более производительна, чем RTX 4060 и RTX 3060. Она обладает более мощным графическим процессором и большей пропускной способностью памяти. В условиях многопоточного обучения с использованием глубоких нейронных сетей эта производительность очень важна.
   - RTX 4060, как вы отмечаете, имеет 16 ГБ видеопамяти, что может быть полезно для более крупных моделей, но ее вычислительная мощность ниже. В производительности двух или четырех RTX 4060 по сравнению с одной RTX 4090 будет заметная разница.

2. **Многокартная установка**: 
   - Добавление нескольких RTX 3060 (или RTX 4060) в систему будет зависеть от конкретного фреймворка и вашей задачи. Некоторые фреймворки, такие как TensorFlow и PyTorch, поддерживают многокартные конфигурации, но их производительность может значительно варьироваться в зависимости от того, как настроены задачи балансировки нагрузки и передачи данных.
   - Если у вас несколько видеокарт, данные должны передаваться между видеокартами через PCIe, и это может стать узким местом, особенно если они используются для обучения больших моделей. В этом отношении взаимодействие между картами действительно может быть менее эффективным, чем производительность одной мощной видеокарты.

3. **Оптимизация использования памяти**: 
   - Большое количество памяти действительно дает возможность обрабатывать более крупные батчи данных или более сложные модели. Тем не менее, если карты недостаточно производительны, то даже с большим объемом памяти процесс будет идти медленно.

4. **Выводы**:
   - Если цель вашего проекта заключается в быстром обучении больших моделей, то лучше рассмотреть возможность приобретения одной RTX 4090 (если это в вашем бюджете).
   - Если же бюджет ограничен и вы выбираете между несколькими RTX 4060 и RTX 3060, то стоит учитывать, что хотя 4060 могут дать преимущества благодаря большему объему видеопамяти, производительность их будет значительно ниже. 
   - В идеале, если ваш сервер поддерживает, рассмотреть смешанные конфигурации, но помните о том, что не каждая библиотека хорошо справляется с разными типами видеокарт.

В конечном итоге лучший вариант зависит от ваших конкретных задач, доступного бюджета и того, насколько критично для вас время обучения моделей.

Если  задачи не требуют работы с очень большими моделями и объемами данных, то покупка нескольких карт, таких как 4060 16GB или даже 3060 12GB, может быть хорошей альтернативой. Однако,  нужно учитывать, что передача данных между картами, а также необходимость синхронизации, может снизить общую производительность. 
 
 Если  цель — максимальная производительность для нейросетей с большими моделями и сложными вычислениями, то одна 4090 будет значительно лучшим выбором. Хотя это дорого, но вы получите стабильную и быструю работу без лишних накладных расходов на передачу данных между картами. 
 
 Если цена 4090 слишком высокая, и вы готовы экспериментировать с многокартовыми системами, то 2-3 карты 4060 или 3060 могут быть хорошей компромиссной альтернативой, но помни, что нужно будет внимательно следить за пропускной способностью PCIe и обеспечением эффективной параллельной работы.