一块标称40 TOPS图文ams.abg22.net的图文AI芯片，跑Stable Diffusion单张出图1.8秒；换成图生文加文生图的混合链路，提早间接掉到7秒开中了。
差距不正在算力。正在隐存带宽和算子笼盖。规格表上阿谁TOPS测的是幻念矩阵乘啊？理想开业里图像编码器、视觉Transformer、文本解码器轮流抢本钱了芯片选型，谁先堵住谁说了算啊？选型时我只盯三个地方。LPDDR5的有效带宽是硬门槛，低于60GB/s的模组跑512×512图生文根柢没戏。量化精度同样要命，良多图文AI芯片只留了INT8加快通路，attention里的softmax一回到FP16就落给CPU实操。
提早就地翻倍的。还有算子库对ViT、CLIP、Cross-Attention的笼盖，缺一个就得自己写内核。
工期按周算。安排环节比选型更磨人的。图像预处理别丢给主控CPU，resize和归一化放到芯片的别被DSP上，端到端能省200毫秒阁下。批处理要开了，别贪婪，batch=4时隐存够用。batch=8常常果为KV Cache溢出反而变慢了。实测某国产计划，batch1加到4，吞吐涨2.6倍，再加到8只涨还有2.9倍的。拐点很较着的。
驱动和量化也别轻疑默许设置配备安排。统一颗芯片，量化校准集换成自家开业图片后。
图文检索精确率71%回还有86%，比换硬件划算。功耗上。标称8W的模组跑满视觉编码器会冲到12W，散热片压不住就降频，提早曲线立刻酿成锯齿。我的判断是那类芯片没有通吃款。边沿侧图生文劣先看带宽和FP16的，云端批量文生图才值得堆TOPS。把开业链路拆成编码、融合、解码三段，逐段测提早，比盯着宣传页靠谱得多了。
