MDP 是「CPU 为主 + 巨大 IO」的典型环节，GPU 只在部分算法上有用。
结论：分块（fracturing）、格式转换与 DRC 校验多为 CPU 多核 + 高 IO；GPU 在部分并行算法（如某些几何运算、光刻仿真型校验）上有加速。
先解决 IO：MDP 处理的数据体量大，存储带宽常是实际瓶颈。
链路是「OPC 后版图 → fracturing → 格式转换（如 OASIS）→ 校验 → 交付掩模厂」。GPU 在部分可并行的几何/仿真计算；其余是 CPU 与 IO。
第二段是体量：一次全层处理的数据量与中间文件可达 TB 级，IO 与并行文件系统设计和算力同等重要。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 分块 / fracturing | CPU 多核 | — | 核数、内存 | CPU 为主 |
| 几何运算 / 并行校验 | 可 GPU 加速 | FP32 | 算力、显存 | 视工具支持 |
| 格式转换 | IO | — | 存储带宽、NVMe | 常是瓶颈 |
| 任务调度 | CPU | — | 调度系统 | 多任务并行 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，支持 GPU 的校验算法与验证。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB 机架形态，共享计算节点。 |
| RTX A5000 | 24 GB GDDR6 | 27.77 TFLOPS | 230 W | 24GB，开发验证。 |
| A100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 19.49 TFLOPS | 300 W | 80GB，仿真型校验与大规模并行。 |
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看工具链。多数分块与格式转换是 CPU + IO；部分并行几何运算与仿真型校验可用 GPU 加速。
多在大体量文件的读写在（IO）与单核性能，而不是算力。先做 IO 体检。
按全层数据与中间文件体量规划，常达 TB 级/次，并预留临时空间。
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