2026/01/20
制造业视觉质检如何用 GPU 池化提升吞吐并控制成本
某制造企业通过 TensorFusion 在多工厂部署视觉质检并提高 GPU 利用率。
客户画像
某制造企业在 9 个工厂部署视觉质检。负载在换班与新品上线时明显上升。
业务问题
- 边缘 GPU 在非高峰期空转严重。
- 多条产线同时上线时吞吐不足。
- 训练与推理争夺同一批 GPU 资源。
基线指标：
| 指标 | 基线 |
|---|---|
| 质检吞吐 | 220–260 件/分钟 |
| GPU 利用率 | 25–33% |
| 模型更新周期 | 10 周 |
| 漏检率 | 0.9–1.1% |
TensorFusion 方案
- 以工厂为边缘推理节点，跨工厂共享 GPU 资源池。
- 训练在低峰期集中启动，自动释放资源。
- 通过策略调度优先保障核心产线。
结果
| 指标 | 优化前 | 优化后 |
|---|---|---|
| 质检吞吐 | 240 件/分钟 | 420 件/分钟 |
| GPU 利用率 | 30% | 72% |
| 模型更新周期 | 10 周 | 6 周 |
| 漏检率 | 1.0% | 0.4% |
