域随机化是「用算力换泛化」：环境数越多，显存与渲染压力越大。
结论：域随机化把「一批环境」扩成「成百上千个变体」，显存与渲染吞吐是主要约束：48GB 卡适合几十个高保真环境，上百环境要 80GB 级或多卡。
策略：先低保真大规模随机化 → 再高保真小规模精调，算力利用效率最高。
链路是「场景建模 → 域随机化（光照/材质/物理参数）→ 大规模并行训练 → 真机部署 → 少量真机数据微调」。GPU 在仿真渲染与并行策略训练。
第二段是随机化维度：光照、纹理、摩擦、质量、延迟……每加一个维度，样本需求与算力都会上升。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 仿真渲染（多环境） | 显存 + 渲染吞吐 | FP32 | 显存容量、RT Core | 环境数受显存限制 |
| 策略训练 | 算力 + 显存 | FP16/FP32 | Tensor Core、显存 | 与环境数共同决定 |
| 真机微调 | 显存 + 算力 | FP16 | 显存容量 | 样本少，训练快 |
| 数据与检查点 | IO | — | NVMe、集中存储 | 检查点频繁写入 |
| 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，几十个高保真环境与策略训练。 |
| A100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 19.49 TFLOPS | 300 W | 80GB，上百环境与更大批训练。 |
| H100 SXM5 80 GB | 80 GB HBM3 | 66.91 TFLOPS | 700 W | 多卡 NVLink，大规模并行训练。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB 机架形态，仿真与训练混合。 |
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取决于环境数与保真度。几十个高保真环境 48GB 卡可胜任；上百环境建议 80GB 级或多卡。
来自真实传感器噪声、执行器误差与光照变化范围，用实测量化，而不是凭经验拍。
多数情况需要少量真机数据做微调，纯仿真策略在真机上成功率通常不够。
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