显存这东西，标多少和能用多少是两回事

说个事。前几天翻行云集成电路那个「超大显存规格计算系统」，我盯着产品名看了半天，第一反应是想追问这个「规格」两个字到底是谁定的。

我这边最近在折腾 RAG，大概四周前开始搭一套本地检索加推理的小流程。真正卡住我的是显存。你标 32G，跑起来能留给 KV cache 的可能只剩一半，上下文一拉长就 OOM。所以看到「超大显存规格」这种说法，我条件反射想追问一句，是物理显存大，还是可用显存大，还是只是纸面规格大。

在如今「按显存定价」的市场上，32GB 显存显得性价比尤为突出。

这是我在搜资料时看到的一句话，说的是 AMD 那张 Radeon AI PRO 9700。其实这话反过来读更有意思，显存已经变成了定价的锚点，那厂商自然有动力把显存这个数字做大、做显眼。至于做大之后能不能被真正吃满，是另一回事。

我自己的经验是，多卡堆显存这条路，账面数字很好看。搜资料的时候看到有人拿单槽涡轮的 RTX 5060 Ti 16GB 一箱塞五张，凑出 80G 显存来跑大模型。80G 听着很唬人。但多卡之间的通信开销、模型切分策略、还有那张卡本身的算力够不够喂饱这么大的显存，这些问题都不会写在规格表上。我这边测下来，显存够但带宽和算力跟不上，token 出得慢，体验反而更差。

所以对行云这个产品，我目前的态度是，规格大是个前提，不是结论。判断得看它在真实负载下，prefill 速率和首 token 延迟这两个数字撑不撑得住。

选这类大显存方案，我现在更看重它在目标模型上的实际吞吐，显存总量排第二位。