如何使用 NVIDIA Warp 和 MjWarp 加速机器人模拟和学习工作流
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本文介绍了如何通过从基于 CPU 的 MuJoCo 迁移到基于 GPU 加速的 MuJoCo Warp（MJWarp）来加速机器人仿真和学习工作流。MJWarp 基于 NVIDIA Warp 构建，允许开发人员同时运行数百或数千个并行仿真环境，从而显著提高强化学习任务的总体吞吐量。作者通过将 SO-101 跟随臂任务从标准 MuJoCo 设置迁移至多达 2,048 个并行 MJWarp 实例来演示了这一过程。关键技术步骤包括验证单世界一致性、调整接触和约束缓冲区大小以防止溢出，以及利用 CUDA 图降低调度开销。该指南强调，虽然单步延迟可能不会改善，但批量处理世界的能力提高了策略训练的数据收集效率。最后，文章概述了性能调优策略，并指出未来将与 Newton 和 Isaac Lab 集成，以支持更复杂的多求解器应用。
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