VLA 的显存账不能只算参数量：视觉输入、动作序列、并行环境都会额外吃显存。
结论：先按「模型参数量 × 精度 + 视觉输入 + 动作序列 + 批大小」估显存，再乘 1.3 余量。
实践档位：小规模策略/VLA 微调 → 48GB 单卡可动；中等 VLA 训练 → 80GB × 4–8 卡；多模态大模型 + 大规模并行 → 141GB/180GB 级 + 多机。
VLA 训练的输入是多路相机图像 + 语言指令 + 机器人状态，输出是动作序列。相比纯文本模型，它多了视觉编码器的激活值与动作序列的中间状态，显存占用随分辨率、帧数、动作维度上升。
第二段是并行环境。为提升样本效率，训练时常同时跑多个仿真环境，每个环境都有自己的观测缓冲；环境数一多，显存与 CPU 侧调度都会吃紧——这是「明明模型不大却 OOM」的常见原因。
第三段是多机与通信。VLA 训练常伴随数据并行 + 模型并行混合，跨机通信量大，PCIe 方案在多机场景下效率明显低于 NVLink/IB 方案。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 视觉编码器前向/反向 | 显存 + 算力 | FP16/BF16 | Tensor Core、显存带宽 | 分辨率与帧数直接放大占用 |
| 语言/动作头训练 | 算力 | BF16/FP8 | Tensor Core | 参数量决定基础开销 |
| 多并行环境 | 显存 + CPU 调度 | FP32（仿真侧） | 显存容量、CPU 核数 | 环境数是隐形显存杀手 |
| 数据加载 | IO | — | 存储带宽、CPU | 图像数据大，易成瓶颈 |
| 多机通信 | — | — | NVLink / IB | PCIe 多机效率低 |
| 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，小规模 VLA/策略模型微调的起点。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB 机架形态，多机训练与推理两用。 |
| A100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 19.49 TFLOPS | 300 W | 80GB，中等规模训练的性价比选择。 |
| H100 SXM5 80 GB | 80 GB HBM3 | 66.91 TFLOPS | 700 W | SXM + NVLink，8 卡训练节点的标准解。 |
| H200 SXM 141 GB | 141 GB HBM3e | 66.91 TFLOPS | 700 W | 141GB HBM3e，多模态大模型训练的容量解。 |
| B200 | 90 GB HBM3e | 74.45 TFLOPS | 1000 W | 整卡 180GB 级，最新一代训练主力。 |
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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。
具身智能客户我们一般建议「一台 8 卡机起步」：NF5468M7 配 80GB 级卡做训练，另配一台 NF5280 做数据与标注服务，存储按「图像数据集 × 3」规划。团队更小的话，先用 4 卡 48GB 机验证链路，再决定是否上 8 卡。
交付包含：驱动与框架基线（PyTorch/CUDA 版本固化）、多卡通信基线测试、以及训练稳定性长跑验证。后续扩容可以按卡加，也可以整机加，我们能给出机房与供电的核算。
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。
没有单一数字。小规模策略模型微调 48GB 可动；中等 VLA 训练建议 80GB 起、4–8 卡；多模态大模型 + 大规模并行环境要 141GB/180GB 级并考虑多机。关键是按你的分辨率、帧数、动作维度与并行环境数实测。
常见三个原因：并行环境太多（每个环境都有观测缓冲）、视觉输入分辨率/帧数偏高、批大小与梯度累积设置不当。先降环境数与分辨率验证，再逐步放大。
优先单机 8 卡：NVLink 域内通信效率高、部署简单、故障域小。只有当模型规模或数据并行需求超过单机能力时才上多机，并配套 IB 网络。
研究阶段可以共用；一旦端侧要批量部署、或训练任务长期占满卡，就建议分开——推理卡更看显存与功耗，训练卡更看算力与互联。
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