人形控制的算力都花在「接触丰富的并行仿真」上。
结论：全身控制策略训练以并行仿真为主：48GB 级卡支持数百个简化模型环境；高保真接触仿真只有几十个，需要 80GB 级或多卡。
算力之外，仿真的接触模型精度直接决定策略能否迁移，别只追环境数。
链路是「模型与场景 → 大规模并行仿真训练 → 策略蒸馏 → 真机验证 → 迭代」。GPU 在物理仿真与策略网络训练。
第二段是接触丰富：足式与手部的接触求解非常吃算力，常是仿真的主要开销。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 并行仿真（接触） | 算力 + 显存 | FP32 | 算力、显存 | 接触求解最贵 |
| 策略训练 | 算力 | FP16/FP32 | Tensor Core | 网络不大 |
| 策略蒸馏 | 算力 + 显存 | FP16 | 显存容量 | 教师模型较大 |
| 真机数据回放 | IO + 轻算力 | — | 存储、CPU | 验证环节 |
| 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 | 80GB，高保真接触仿真与训练。 |
| H100 SXM5 80 GB | 80 GB HBM3 | 66.91 TFLOPS | 700 W | 多卡，大规模并行仿真。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，简化模型的大规模并行。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB 机架形态，长时间训练。 |
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取决于仿真保真度与环境数。简化模型数百环境可用 48GB 单卡；高保真接触仿真建议 80GB 级、多卡。
接触求解需要小步长与迭代求解，计算量远高于刚体自由运动，是仿真的主要开销。
通常是仿真接触/摩擦模型不准、观测与延迟建模缺失。需要提升保真度并引入真机数据校准。
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