遥操作瓶颈在「同步 + 存储 + 清洗」，采集端反而不需要大卡。
结论：采集端每台设备只需轻量算力（多路相机编码 + 时间同步）；清洗与标注可用中等 GPU；存储要按「小时产出体积 × 采集时长」规划。
多相机硬件同步与时间戳对齐是数据质量的关键，比算法重要。
链路是「遥操作采集（多相机 + 关节状态 + 力传感）→ 编码落盘 → 清洗（对齐/去重/质检）→ 标注 → 入训练集」。GPU 在编码与清洗；训练才是大头。
第二段是数据规模：具身数据以「小时」计价，1 小时多相机 RGB-D 数据常达数百 GB，存储与备份要提前算。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 多路相机编码 | 编码单元 | — | NVENC 路数 | 采集端最看重编码路数 |
| 时间同步与对齐 | CPU | — | 硬件触发、PTP | 决定数据可用性 |
| 清洗与质检 | 中等算力 | FP16/INT8 | Tensor Core | 可离线批处理 |
| 训练读取 | IO | — | 存储带宽 | 随机读多，需高 IOPS |
| 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，采集端与清洗工位。 |
| L4 | 24 GB GDDR6 | 30.29 TFLOPS | 72 W | 24GB 低功耗，多路编码与清洗。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，标注与模型验证。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB 机架形态，数据管线节点。 |
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采集端不需要大卡，重点是编码路数与时间同步；清洗与标注用 16–24GB 即可。
与相机路数、分辨率、帧率相关。多路 RGB-D 常见每小时数百 GB，需按实际参数测算。
多相机不同步会导致动作与观测错位，训练出的策略在真机上表现异常，且事后难以修复。
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