РЕЛИЗ · CODING · #897
NVIDIA показывает, как с помощью Warp и MJWarp запускать MuJoCo в масштабе GPU (до 2048 окружений)
NVIDIA описывает перенос рабочего процесса MuJoCo (манипулятор SO-101) в MJWarp — реализацию физического конвейера MuJoCo на базе NVIDIA Warp — и демонстрирует одновременное выполнение до 2048 параллельных окружений на GPU. В статье объясняются модель ядра Warp для GPU, массивы на устройстве, компонуемые запуски и захват графа, а также упоминаются дифференцируемые ядра и опциональный детерминированный режим (Warp ≥ 1.15); материал посвящён подготовке и масштабированию симуляций, а не обучению политик.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- NVIDIA описывает перенос рабочего процесса MuJoCo (манипулятор SO-101) в MJWarp — реализацию физического конвейера MuJoCo на базе NVIDIA Warp — и демонстрирует одновременное выполнение до 2048 параллельных окружений на GPU.
- В статье объясняются модель ядра Warp для GPU, массивы на устройстве, компонуемые запуски и захват графа, а также упоминаются дифференцируемые ядра и опциональный детерминированный режим (Warp ≥ 1.15); материал посвящён подготовке и масштабированию симуляций, а не обучению политик.
- Перенос MuJoCo-симуляции на GPU с помощью MJWarp может резко увеличить пропускную способность шагов среды для обучения с подкреплением и масштабного сэмплинга, выполняя сотни–тысячи окружений параллельно и сохраняя данные на устройстве.
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
Перенос MuJoCo-симуляции на GPU с помощью MJWarp может резко увеличить пропускную способность шагов среды для обучения с подкреплением и масштабного сэмплинга, выполняя сотни–тысячи окружений параллельно и сохраняя данные на устройстве.