回归农场的工作量是「几千个用例 × 每个几小时」：并发与许可决定产能。
结论：数字回归仿真几乎全是 CPU + 内存负载，GPU 基本不参与；产能 = 可用核数 × 许可数，两者必须匹配。
典型瓶颈是许可：机器能跑 64 个用例，许可只有 16 个，剩下核在空转。
链路是「RTL 编译 → 用例仿真 → 覆盖率统计 → 回归报告」。仿真器吃 CPU 单核性能与内存，回归农场靠调度把成千上万个用例排队跑完。
第二段是存储与 IO：波形文件（FSDB/VCD）体量巨大，是磁盘与网络的压力源。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| RTL 编译 | CPU 单核 + 内存 | — | 单核频率、内存 | 编译时间影响迭代 |
| 用例仿真 | CPU 多核 | — | 核数、内存 | 并发决定产能 |
| 覆盖率与回归 | CPU + IO | — | CPU、存储 | 常被低估 |
| 波形分析 | CPU + 显存（部分工具） | — | 内存、显存 | 少部分工具有 GPU 加速 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| A100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 19.49 TFLOPS | 300 W | 仅在部分 AI 辅助与波形分析场景需要。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，AI 辅助验证与可视化。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB，AI 辅助与共享节点。 |
| RTX A5000 | 24 GB GDDR6 | 27.77 TFLOPS | 230 W | 24GB，工位侧分析。 |
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基本不需要。这是 CPU + 内存 + 许可的负载，GPU 只在少数 AI 辅助与波形分析工具里有用。
增加可用核数的同时必须增加许可；此外减少波形抓取、优化编译与用例分组也能明显提效。
按最大用例估，大型 SoC 用例常见 32–128GB/用例，按并发数叠加。
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