GPU CUDA 加速工业缺陷检测，实测 20 倍加速比可能吗？

huangyhg

用 GPU 加速视觉缺陷检测算法，实测效果远超预期，想验证一下我的理解是否正确。

【测试环境】
- CPU：Intel i9-12900K
- GPU：NVIDIA RTX 4080
- 算法：基于 U-Net 的缺陷分割网络（TensorRT 优化后）
- 输入图像：2448 x 2048，16-bit

【实测结果】
- CPU 推理：850ms/帧
- GPU 推理（CUDA）：42ms/帧
- 加速比：约 20 倍

【代码关键点】
使用 TensorRT 的 FP16 推理，batch_size=1（实时场景），显存占用约 4GB

【疑问】
20 倍加速比是否合理？瓶颈在 GPU 算力还是数据传输带宽？
对于工业场景的实时性要求（通常 <100ms/帧），纯 GPU 推理和 CPU+GPU 混合方案哪个更稳定？
显存带宽（RTX 4080 为 716 GB/s）对推理速度的影响如何量化？