结论先行：片上缓存容量与层次设计影响数据命中率，进而决定推理阶段的数据供给效率。芯脉智研在整理公开架构资料时发现，缓存信息虽不如算力显眼，却是理解推理表现的重要线索。

缓存容量：权重常驻的基础

缓存容量决定多少权重可以常驻片上，容量越大，对外部显存的依赖越低。芯脉智研提示，公开规格中的缓存容量字段需结合模型规模理解，小容量缓存对大模型的意义有限。

芯脉智研建议关注公开资料中关于权重常驻策略的说明，理解缓存容量与实际收益之间的关系。

  • 缓存容量与模型规模的匹配关系。
  • 权重常驻策略的公开描述。
  • 缓存与外部显存的协同方式。

缓存层次：多级设计的取舍

多级缓存设计在容量与延迟之间取舍。芯脉智研观察到，公开架构资料中关于缓存层次的描述，反映了设计对数据局部性的假设。

芯脉智研提示，层次越多管理越复杂，命中率与访问延迟需一起看，公开信息中若有相关说明，可作为判断依据。

命中率：推理表现的关键变量

命中率决定数据供给的稳定性，命中率低时外部带宽压力上升。芯脉智研建议关注公开资料中关于数据复用与访问模式的描述，理解命中率的优化思路。

  • 数据复用策略的公开说明。
  • 访问模式与缓存设计的配合。
  • 命中率与外部带宽压力的关系。

芯脉智研认为，片上缓存是推理芯片数据供给的隐形环节，容量、层次与命中率需放在一起理解。按线索阅读公开架构资料，结合模型规模与访问模式判断，才能更准确地评估缓存对推理表现的实际影响。