纺织与印刷是典型的「宽幅线扫 + 连续生产」：吞吐与稳定性比模型精度更影响上线。
结论：宽幅线扫（1–3 米幅宽）单机常见 24GB 卡配 1–2 路；高速印刷（标签、软包）看每分钟米数与分辨率，往往需要 48GB 或多卡。
这类产线连续生产、不能停机，冗余与热插拔维护要一起设计。
链路是「放卷 → 线扫成像 → 实时缺陷检测 → 标记/报警 → 分切或复卷」。GPU 在线扫图像的解码、拼接与推理，幅宽越大、车速越快，吞吐压力越大。
第二段是缺陷分级：疵点按大小与类型分级，下游分切要按级处理，所以模型输出要带类别与尺寸。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 线扫解码与拼接 | 解码 + 带宽 | — | NVDEC、显存带宽 | 常是第一瓶颈 |
| 实时缺陷检测 | 算力 | INT8/FP16 | Tensor Core、批处理 | 按米/分钟算吞吐 |
| 缺陷分级与定位 | 算力 + 显存 | FP16 | 显存 | 输出类别与坐标 |
| 多机台集中管理 | 网络与存储 | — | 万兆、集中存储 | 图像留存量大 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| L4 | 24 GB GDDR6 | 30.29 TFLOPS | 72 W | 24GB，多机台集中推理的主力。 |
| RTX A4000 | 16 GB GDDR6 | 19.17 TFLOPS | 140 W | 16GB，单机台经济配置。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB，高速印刷与多路并行。 |
| A10G | 24 GB GDDR6 | 31.52 TFLOPS | 150 W | 24GB，检测与看板两用。 |
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宽幅线扫常见 24GB 卡配 1–2 路；幅宽大、车速快时按吞吐实测，可能需要 48GB 或多卡。
线扫每秒输出像素量极大，解码与内存拷贝的开销常超过推理本身，要选解码路数足够的卡。
可以，前提是网络与吞吐达标。集中推理更容易统一运维与模型更新。
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