抓取链路要分清「毫秒级决策」与「离线学习」：两者的硬件完全不同。
结论：在线抓取（位姿估计 + 规划）用 16–24GB 卡 + 强单核 CPU；学习型抓取（端到端或强化学习）训练用 48GB 级，仿真环境数决定上限。
运动规划与碰撞检测多为 CPU，别把预算全给显卡。
链路是「感知 → 位姿/抓取检测 → 运动规划 → 执行 → 失败重试」。GPU 在视觉与学习方法；规划与控制在 CPU。
第二段是失败恢复：真实抓取一定会有失败，重试策略的算力预算常被忽略。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 位姿估计 / 抓取检测 | 算力 | FP16/INT8 | Tensor Core、延迟 | 在线毫秒级 |
| 运动规划 / 碰撞 | CPU 单核 | — | 单核频率 | 常是延迟瓶颈 |
| 学习型抓取训练 | 算力 + 显存 | FP16/FP32 | 显存容量、多卡 | 仿真环境数决定上限 |
| 灵巧手控制 | 低功耗算力 | FP32/INT8 | 延迟、功耗 | 高频控制 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| RTX A4000 | 16 GB GDDR6 | 19.17 TFLOPS | 140 W | 16GB，在线抓取视觉处理。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，学习型抓取训练。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB 机架形态，训练与仿真。 |
| Jetson AGX Orin 64 GB | 64 GB LPDDR5 | 5.33 TFLOPS | 60 W | 本体侧灵巧手控制与轻量视觉。 |
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在线规划多为 CPU 计算；GPU 主要用在视觉与学习方法上。延迟瓶颈常在规划与通讯。
训练端常见 48GB 级；关键是并行仿真环境数。推理端 16GB 即可跑。
取决于硬件与任务，常见几百 Hz 到 kHz 级控制环，需用实时控制平台而不是通用 GPU 调度。
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