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      Mujoco3開源:物理仿真器速度更快 穩(wěn)定性大大提高

      極客號(hào)(Daydx.com)10月20日 消息:DeepMind宣布最新版本的MuJoCo3,該版本引入了加速硬件支持,對(duì)CPU進(jìn)行了性能和內(nèi)存占用的改進(jìn),以及更多靈活的碰撞原語。MuJoCo3支持通過新的MuJoCo XLA(MJX)模塊進(jìn)行加速模擬,可以在Google Cloud TPU或自有加速硬件上以每秒數(shù)百萬步的速度運(yùn)行MuJoCo模擬。MJX通過運(yùn)行在專門的硬件上,提供獨(dú)特的性能特點(diǎn),但可能需要一些模型調(diào)整。

      MJX支持多個(gè)硬件供應(yīng)商,包括Nvidia、AMD和Apple Silicon GPU,以及Google Cloud TPU。MuJoCo在小型和中型場(chǎng)景中具有無與倫比的速度,但在大型場(chǎng)景中處理上百個(gè)機(jī)器人或自由物體時(shí)性能不佳。對(duì)于基于CPU的MuJoCo,他們已經(jīng)在這方面取得了顯著的進(jìn)展。

      Mujoco3開源:物理仿真器速度更快 穩(wěn)定性大大提高

      項(xiàng)目地址:https://github.com/google-deepmind/mujoco/discussions/1101

      MuJoCo支持小型和中等規(guī)模場(chǎng)景的高速仿真,但對(duì)于大規(guī)模場(chǎng)景,如擁有數(shù)百個(gè)機(jī)器人或自由物體的大型建筑,處理能力有限。MuJoCo3為CPU-based MuJoCo引入了顯著改進(jìn),以實(shí)現(xiàn)對(duì)大型場(chǎng)景的全面支持。

      同時(shí),MuJoCo已經(jīng)使用稀疏代數(shù)來處理大型模型,但某些關(guān)鍵矩陣使用了密集內(nèi)存分配,導(dǎo)致很大的模型無法在可用內(nèi)存中運(yùn)行。MuJoCo3通過內(nèi)存壓縮的方式,減少了內(nèi)存占用,提高了效率。

      MuJoCo3引入了“碰撞島”概念,用于加速單個(gè)大型場(chǎng)景的仿真。這種方法可以將不互動(dòng)的子組件分配到獨(dú)立的島嶼中,從而實(shí)現(xiàn)多線程并行計(jì)算,提高性能。

      MuJoCo3的發(fā)布代表了深度思維在機(jī)器人模擬領(lǐng)域的持續(xù)進(jìn)展,提供了更多的性能和功能,為模擬和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的研究和開發(fā)提供了更強(qiáng)大的工具。

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