工业AI这两年从"概念热"走到了"真落地"。随便一个制造工厂，设备传感器一天就能出几十GB的振动、温度、电流时序数据。传统PLC（可编程逻辑控制器）加阈值报警的模式已经明显跟不上——你今天凌晨三点一条线宕机，人工排障到中午才恢复，损失几十万。而基于深度学习的时序预测模型（如TimesNet、PatchTST、Informer、LSTNet）能提前48-72小时精准预测设备故障，准确率普遍在90%以上——提前两天告诉你一台压缩机要坏，跟坏到冒烟了再修，成本差距是百倍级的。
但问题来了——工业AI的GPU需求跟大模型语音识别、文生图完全不是一个路数。工业时序预测模型的参数量通常在几百万到几千万级，远小于大模型，但数据量极大、采样频率高，对GPU的IO吞吐和显存带宽有自己的一套讲究。一个典型场景：一条流水线128个传感器，采样率2kHz，一天产出约22亿个数据点——这种量级的数据预处理和模型训练，T4吃得消吗？A100会不会浪费？H100有必要吗？
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