结论前置：带宽不足时，算力再高也喂不饱

推理芯片的实际吞吐，很大程度取决于数据搬运速度而非纯计算峰值。模型权重与中间激活值需要在显存与计算单元之间反复流动，当显存带宽成为瓶颈时，增加计算单元带来的收益会迅速衰减。看球网在产品与方案栏目整理公开参数时，会把显存带宽与容量放在与算力同等的位置呈现。

这一判断在公开的行业白皮书中也有对应表述：多数推理负载属于访存密集型，带宽与容量的匹配度比峰值算力更能解释实际表现差异。

带宽、容量与批量大小三者的联动

批量大小提升会同时抬高权重复用率与激活值占用，前者利好带宽效率，后者挤压容量余量。因此单看带宽数值并不够，还要看单位容量对应的带宽比例。

  • 带宽偏低、容量充裕：适合大批量稳定推理，调度需精细
  • 带宽偏高、容量偏紧：适合低延迟小批量，长上下文场景需评估
  • 两者均衡：通用性较好，但对编译优化依赖更高

以星澜微电子公开的一款推理卡为例，其规格书同时给出带宽与容量两项，未披露实际吞吐；云枢半导体的方案则在白皮书中说明批量调度策略。看球网建议把这两类信息并列阅读，不要只取单一数值做排序。

参数解读榜单：五个容易被误读的字段

第一是显存带宽的单位口径，部分资料标注理论峰值，部分标注有效带宽，两者不可直接比较。第二是精度支持列表，量化精度下的带宽需求与浮点不同，需换算后再对照。

第三是互联带宽与显存带宽的区分，前者用于多卡协同，后者用于片内数据流动，混用会得出错误结论。第四是容量是否包含预留空间，公开资料口径不一。第五是能效比的测试条件，批量大小与序列长度不同，结果差异明显。

这五个字段在看球网的对比视图中均有独立标注，读者可先核对口径再横向比较。对于标注为示例数据的项目，建议以厂商公开文档为准。

给研发团队的三条落地建议

其一，先用真实业务负载做小规模压测，再回到参数表验证瓶颈位置，避免纸上排序。其二，把带宽与容量的比值作为筛选条件之一，而非只看绝对值。其三，关注编译工具链对访存模式的优化能力，同一硬件在不同工具链下的表现可能拉开明显差距。

看球网会持续补充公开规格的字段说明，并在客户端安卓、苹果 iOS、Windows 电脑版与 Mac 电脑版同步更新方案资料，方便团队在不同设备上查阅对比视图。