设备端的算力是「嵌进机台」的：体积、功耗与实时性三重要求。
结论：机台内嵌推理要低功耗小体积（工控机 + 中低端专业卡或嵌入平台）；模型训练与大批量复判放产线服务器。
量测图像多为高分辨率灰度图，预处理与配准常比推理更耗时。
链路是「机台成像 → 图像预处理与配准 → 量测/缺陷判定 → 结果上传 → 训练与迭代」。GPU 在预处理与推理；机台内空间与散热是硬约束。
第二段是闭环：机台判定结果要回流做模型迭代，否则新缺陷类型跟不上。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 预处理与配准 | 算力 + 显存 | FP32/FP16 | 算力、显存 | 高分辨率下很吃资源 |
| 缺陷/量测判定 | 推理算力 | FP16/INT8 | Tensor Core | 实时性要求 |
| 机台内嵌 | 低功耗算力 | INT8 | 功耗、体积、宽温 | 工控形态 |
| 训练与复判 | 算力 + 显存 | FP16/FP32 | 显存容量 | 产线服务器 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| RTX A2000 | 6 GB GDDR6 | 7.99 TFLOPS | 70 W | 12GB 半高卡，机台内嵌与工控机。 |
| RTX A4000 | 16 GB GDDR6 | 19.17 TFLOPS | 140 W | 16GB，产线侧推理。 |
| L4 | 24 GB GDDR6 | 30.29 TFLOPS | 72 W | 24GB 低功耗，集中复判。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，训练与大批量复判。 |
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看空间与功耗。半高专业卡（如 A2000 级）或嵌入式计算平台是常见选择，消费卡不适合产线环境。
先看预处理（配准、滤波）与 IO，往往不是推理慢。降分辨率或用 ROI 裁剪也能显著加速。
机台判定结果要回流到产线服务器做训练，形成闭环；否则新缺陷类型会持续漏检。
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