仿真这一步的决定性指标是「同时跑多少个环境、每秒出多少帧」——本质是渲染吞吐。
结论：仿真是渲染 + 并行环境负载：显存决定能同时挂几个环境，渲染吞吐决定每秒能出多少数据。
经验档位：几十个轻量环境 → 24–48GB 单卡；上百环境 + 高保真场景 → 多卡 + 大显存，并把数据落盘带宽一起规划。
合成数据管线是「场景构建 → 物理仿真 → 渲染 → 标注导出 → 入训练集」。GPU 承担物理仿真（部分）与渲染；高保真场景下渲染是绝对主力。
第二段是并行环境。为了加速数据生成，通常并行跑多个环境实例。每个实例都有自己的场景状态与显存占用，环境数直接受显存限制——这跟训练时的「批大小」是两回事，很多人第一次配仿真机就配少了。
第三段是存储与吞吐。合成数据的产出速度可能达到每秒几百 MB 到 GB 级，如果落盘跟不上，GPU 会空转等待。仿真机往往需要本地 NVMe 缓存 + 集中存储两级。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 场景与材质加载 | 显存 | FP32 | 显存容量、显存带宽 | 高保真材质最吃显存 |
| 物理仿真步进 | 算力（CPU+GPU） | FP32 | CUDA、CPU 核数 | 复杂接触与柔体更吃 CPU |
| 渲染出图 | 算力 + 光追 | FP32 | RT Core、渲染吞吐 | 决定数据产出速率 |
| 并行环境 | 显存 | — | 显存容量 | 环境数受显存直接限制 |
| 数据落盘 | IO | — | NVMe 写带宽、网络 | 跟不上就空转 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| RTX A5000 | 24 GB GDDR6 | 27.77 TFLOPS | 230 W | 24GB 专业卡，轻量场景与几十个并行环境的起点。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，高保真场景与上百并行环境的工作站解。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB 机架形态，多机并行合成数据的节点。 |
| RTX PRO 6000 Blackwell | 96 GB GDDR7 | 126.00 TFLOPS | 600 W | 96GB，超大场景与高保真渲染。 |
| A40 PCIe | 48 GB GDDR6 | 37.42 TFLOPS | 300 W | 48GB 被动散热，机架部署的存量选择。 |
| H100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 51.22 TFLOPS | 350 W | 80GB，仿真 + 训练混合负载。 |
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以上型号来自本站参数库，仅用于规格横向比较；实际供货以厂商中国区可售清单与合规要求为准，受出口管制的型号不在常规供货范围。
仿真与训练建议分机：仿真节点用 48GB 级专业卡（NF5468M7 或 NF5280 + 显卡），训练节点用 80GB 级；两段之间用高速网络 + 集中存储衔接，合成数据直接落盘到训练集群可见的路径。
我们也常帮客户做「先单机验证」：一台机器分时跑仿真与训练，等管线跑通、数据量上来后再拆成两台。这样避免一开始就重资产投入，也便于评估真实的产出速率。
合规说明：我们提供的是整机平台、方案设计与交付服务；具体 GPU 型号以厂商中国区可售清单与贵司合规要求为准，受出口管制的型号不在常规供货范围。
官方支持 RTX 系列（含专业卡与数据中心卡），实际需求取决于场景复杂度与并行环境数。高保真渲染建议 48GB 起；只做轻量场景验证，24GB 也能起步。
由显存决定：单环境占几百 MB 到几 GB 不等，48GB 卡常见能挂几十个轻量环境；高保真场景会骤降。必须用目标场景实测环境数上限。
按「日产出 × 保留天数 × 副本数」算。经验上合成数据管线很容易一天产出几百 GB 到数 TB，建议本地 NVMe 缓存 + 集中存储归档两层。
规模小可以先分时共用；一旦数据管线跑起来、两端都长期满载，就建议分开，避免互相拖慢与资源争抢。
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