PdM 的算力需求很小，真正的门槛是「标签怎么来、特征怎么建」。
结论：单设备时序模型（LSTM/TCN/Transformer）训练用 8–24GB 卡即可；在线推理用边缘 CPU 或低端 GPU 就够，不需要大卡。
预算应该更多花在传感器布点、数据采集与标注上——这是 PdM 成败的关键。
PdM 链路是「传感器采集 → 特征提取（时域/频域）→ 模型训练 → 在线预警 → 工单联动」。GPU 在特征工程批处理与模型训练；在线推理资源需求很小。
第二段是数据：故障样本极少，多数项目靠机理 + 少样本 + 迁移学习，需要长期采集与回溯。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 高频振动信号处理 | CPU + 少量 GPU | FP32 | CPU、内存 | FFT 与滤波多为 CPU |
| 时序模型训练 | 算力 + 显存 | FP16/FP32 | Tensor Core、显存 | 16GB 常见够用 |
| 在线推理 | 极轻量 | INT8/FP32 | 边缘 CPU 即可 | 不需要大卡 |
| 数据平台 | 存储与检索 | — | 存储、时序数据库 | 长期留存是关键 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| RTX A4000 | 16 GB GDDR6 | 19.17 TFLOPS | 140 W | 16GB，特征批处理与模型训练。 |
| RTX A1000 | 8 GB GDDR6 | 6.74 TFLOPS | 50 W | 8GB，小规模训练与开发。 |
| RTX A2000 | 6 GB GDDR6 | 7.99 TFLOPS | 70 W | 12GB，团队共用的入门训练卡。 |
| Tesla T4 | 16 GB GDDR6 | 8.14 TFLOPS | 70 W | 16GB 低功耗，边缘推理。 |
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不需要。时序模型参数量小，16GB 卡就够训练；在线推理用 CPU 或低端 GPU 即可。
先用机理模型与异常检测起步，同时把数据采集和标注流程建起来，逐步积累故障样本。
调阈值只能缓解。更有效的做法是引入工况上下文（负载/转速/温度）做条件化判定，并与维修工单闭环验证。
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