人人看球产品与方案栏目按训练、推理与边缘场景整理公开参数，支持多方案并排对比与差异项高亮，帮助读者理解不同芯片在算力、带宽与功耗上的取舍逻辑。所有参数均来自公开资料整理，便于横向阅读与选型参考。
按训练、推理与边缘三类场景整理，先看整体定位，再进入参数对比
面向模型预训练与大规模微调，强调浮点算力与显存带宽的配比，适合长时间、高吞吐的计算任务。
面向在线服务与批量推理，重点在单位功耗下的吞吐表现，兼顾首包延迟与显存容量。
面向终端与边缘节点部署，功耗与散热约束更紧，强调能效比与稳定的持续输出能力。
差异项以高亮标出，方便快速定位不同方案在算力、带宽与功耗上的取舍
| 对比维度 | 训练型 A | 训练型 B | 推理型 C | 边缘型 D |
|---|---|---|---|---|
| 典型算力 | 320 TFLOPS | 280 TFLOPS | 160 TFLOPS | 48 TOPS |
| 显存带宽 | 2.0 TB/s | 1.8 TB/s | 1.2 TB/s | 256 GB/s |
| 显存容量 | 80 GB | 64 GB | 48 GB | 16 GB |
| 整卡功耗 | 400 W | 350 W | 150 W | 35 W |
| 互联带宽 | 600 GB/s | 600 GB/s | 256 GB/s | 64 GB/s |
| 能效比取向 | 算力优先 | 算力优先 | 吞吐优先 | 功耗优先 |
从实际部署约束出发，理解参数背后的取舍逻辑
训练阶段计算密度高，若带宽跟不上，算力会长期处于等待状态。选型时应先看两者比值，再考虑显存容量是否满足批次需求。
在线服务看重首包延迟，批量任务看重整体吞吐。同一方案在不同批次策略下表现差异明显，需要结合实际请求分布来判断。
边缘节点往往没有主动散热条件，功耗上限直接决定机箱形态与部署密度。此时能效比与持续输出稳定性比峰值算力更重要。
把公开参数落到具体约束上，逐层缩小候选范围
先确认是训练、推理还是边缘部署，不同场景的核心指标完全不同，避免用同一套标准横向比较。
梳理机房供电、散热条件与机位空间，把功耗和体积作为第一层筛选条件，快速排除不合适的方案。
在剩余候选中并排比较算力、带宽与显存容量，重点看比值是否匹配，而不是单纯比较单项峰值。
结合持续负载下的能效比与扩展方式，评估长期运行成本，最终确定方案组合与配比。
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