Ваш вопрос касается двух тем: сравнения видеокарт GeForce GTX 1650 и RTX A2000, а также проблема, с которой вы столкнулись при обработке фотографий с помощью PyTorch.
### Сравнение видеокарт
1. **Архитектура и предназначение**: GeForce GTX 1650 основана на архитектуре Turing, предназначенной в основном для игр, тогда как RTX A2000, также основанная на архитектуре Ampere, ориентирована на профессиональное использование, включая машинное обучение и графику. Хотя в игровых задачах GTX 1650 может иногда показывать лучшие результаты из-за оптимизаций, применяемых в играх, RTX A2000 предлагает более высокую производительность в задачах, связанных с вычислениями и использованием технологий, таких как RT и DLSS.
2. **Объем памяти**: GTX 1650 обычно имеет 4 ГБ GDDR5 памяти, в то время как RTX A2000 может иметь 12 ГБ GDDR6. Однако в вашей ситуации все же важно, что ваши задачи требуют больше памяти, чем предлагает RTX A2000.
3. **Пропускная способность и производительность**: При обработке изображений и использовании нейросетей важна не только общая производительность, но и архитектурные особенности видеокарты. RTX A2000 может предоставить значительные выгоды в специфических задачах, связанных с машинным обучением, но в играх или менее требовательных задачах GTX 1650 может иногда показывать лучшие результаты.
### Проблема с CUDA Out of Memory
Ошибка, с которой вы столкнулись, говорит о том, что ваша видеокарта не может выделить достаточно памяти для обработки текущего батча изображений. Вот несколько решений, которые могут помочь:
1. **Уменьшите размер входных изображений**: Поскольку вы работаете с разными размерами и качеством изображений, попробуйте уменьшить разрешение фотографий перед обработкой.
2. **Снижайте размер батча**: Если ваш скрипт обрабатывает несколько изображений одновременно, попробуйте уменьшить количество изображений, обрабатываемых одновременно (батч-сайз).
3. **Оптимизация памяти в PyTorch**: Как упоминается в сообщении об ошибке, вы можете попробовать установить переменную среды `PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True`, чтобы уменьшить фрагментацию памяти.
4. **Переключение на другую GPU**: Если у вас есть доступ к серверу, который имеет более мощную видеокарту с большим объемом памяти, попробуйте запустить обработку на этом сервере.
5. **Использование CPU**: Если GPU не справляется, можно переключиться на процессор (CPU) для выполнения задач, хотя это будет значительно медленнее.
### Заключение
Проблемы с памятью на GPU довольно распространены при работе с ресурсоемкими задачами в машинном обучении, и оптимизация использования памяти может значительно улучшить результаты. Если у вас есть доступ к более мощной системе, это может помочь справиться с вашими задачами.