半导体检测的难点是「分辨率高、节拍紧、漏检代价大」，算力反而不是最稀缺的。
结论：按「图像分辨率 × 工位数 × 节拍」算吞吐，优先保证解码与传输不拖后腿。
常规档位：单工位高分辨率检测 → 24GB 专业卡；多工位/多相机集中推理 → 48GB 或机架集中式（L4/L40S 堆叠）。
半导体检测链路是「上料 → 定位 → 多相机成像 → 图像拼接/配准 → 缺陷检测与分类 → 复判 → 分选/标记 → 存档」。图像分辨率往往远高于通用工业质检（晶圆图可达上亿像素），拼接与配准本身就是重计算。
第二段是检测与复判。检测追求召回（不能漏），复判追求准确（不能误杀）。工程上常做成两级：一级轻量模型全检，二级重模型只处理可疑区域——这样算力需求能降一个量级。
第三段是存档与追溯。半导体客户通常要求保留原始图像与判定结果用于追溯与模型迭代，存储容量与写入带宽要按「日产能 × 保留周期」算，往往是隐藏的大头。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 多相机采集与传输 | IO | — | 采集卡、网络带宽 | 常是第一瓶颈 |
| 图像拼接/配准/预处理 | 算力 + 显存 | FP32/FP16 | 显存带宽、CUDA | 高分辨率下很吃资源 |
| 缺陷检测推理 | 算力 | FP16/INT8 | Tensor Core、批处理 | 两级判定可大幅降需求 |
| 复判与分类 | 显存 + 算力 | FP16 | 显存容量 | 可疑区域裁剪后处理 |
| 存档与追溯 | IO/存储 | — | NVMe、集中存储 | 按日产能规划 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| L4 | 24 GB GDDR6 | 30.29 TFLOPS | 72 W | 24GB、低功耗单槽，集中式多工位推理的主力。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB，高分辨率图像 + 复判重模型。 |
| RTX A4000 | 16 GB GDDR6 | 19.17 TFLOPS | 140 W | 16GB 专业卡，单工位检测的经济配置。 |
| A10G | 24 GB GDDR6 | 31.52 TFLOPS | 150 W | 24GB，图形与推理两用，兼顾检测与可视看板。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB 工作站形态，离线复判与模型开发。 |
| Tesla T4 | 16 GB GDDR6 | 8.14 TFLOPS | 70 W | 16GB/70W，存量产线的推理卡选择。 |
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以上型号来自本站参数库，仅用于规格横向比较；实际供货以厂商中国区可售清单与合规要求为准，受出口管制的型号不在常规供货范围。
半导体检测产线我们通常这样配：产线侧用 NE5260G7 边缘机 + 专业卡做实时检测，机房侧用 NF5468M7 做复判模型训练与历史图回溯，NF5280 系列做数据服务，配集中存储保留原始图。
交付包含：相机与光学联调配合、两级判定架构落地、节拍与检出率压测报告、以及追溯数据的存储与备份方案。保密要求高的项目按离线环境交付（内网部署、离线更新）。
合规说明：我们提供的是整机平台、方案设计与交付服务；具体 GPU 型号以厂商中国区可售清单与贵司合规要求为准，受出口管制的型号不在常规供货范围。
取决于单次送进模型的图像尺寸与批大小。高分辨率图像常需要切片处理，24GB 可覆盖多数单工位场景；集中式多工位与复判重模型建议 48GB 或堆叠多张 24GB。
一级轻量模型全检保证召回，二级重模型只处理可疑区域保证准确。这样算力需求能降一个量级，节拍更容易达标，硬件投入也省。
按客户追溯要求与日产能算。半导体场景常要求保留原始图像，容量需求很大，建议本地 NVMe 缓存 + 集中存储归档两级，并把写入带宽纳入节拍预算。
小批量验证可以；产线 7×24 运行建议专业卡或数据中心卡：散热形态、编码/解码能力、长时稳定性与质保条款都更适合产线环境。
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