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并行環(huán)境讓采樣速度快兩個量級：Isaac Gym提速強化學習

2年前作者：汀、人工智能分類：Toy博客閱讀(19)違法舉報

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仿真環(huán)境的采樣速度慢，是強化學習的一個瓶頸。例如，論文中常用的 MuJoCo 環(huán)境，臺式機或服務器的 CPU 上運行仿真環(huán)境，一小時大概采集十萬或百萬步（1e5 或 1e6 步）；訓練一個智能體（收斂后）需要十多個小時。

加快仿真環(huán)境的采樣速度，通常有以下方法：

增加并行的 Worker 數(shù)（Multiple workers）
增加并行的 Env 數(shù)（Vectorized Env）

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NVIDIA 的 Isaac Gym（上圖中右下角），用單塊 GPU 一小時內可以采集一億步（1e8 步）。也就是說，GPU 上的并行仿真環(huán)境，采樣速度快了兩個量級！下圖是我們的一組測試結果

Isaac Gym 的命名根據(jù) Isaac Newton 艾薩克 · 牛頓

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左圖以采樣數(shù) #samples 為橫坐標，右圖以訓練時間 (hours) 為橫坐標。上圖中可以看到，GPU 并行仿真環(huán)境在一文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-560038.html

到了這里，關于并行環(huán)境讓采樣速度快兩個量級：Isaac Gym提速強化學習的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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