論文の概要: Isaac Gym: High Performance GPU-Based Physics Simulation For Robot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10470v2
• Date: Wed, 25 Aug 2021 23:42:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-27 09:34:36.226067
• Title: Isaac Gym: High Performance GPU-Based Physics Simulation For Robot Learning
• Title（参考訳）: Isaac Gym: ロボット学習のための高性能GPUベースの物理シミュレーション
• Authors: Viktor Makoviychuk, Lukasz Wawrzyniak, Yunrong Guo, Michelle Lu, Kier Storey, Miles Macklin, David Hoeller, Nikita Rudin, Arthur Allshire, Ankur Handa, Gavriel State
• Abstract要約: Isaac Gym氏は、GPU上でさまざまなロボティクスタスクのポリシーをトレーニングする、高性能な学習プラットフォームを提供している。 物理シミュレーションとニューラルネットワークポリシトレーニングトレーニングの両方が、データをPyTorchに直接渡すことで通信する。 これにより、単一のGPU上での複雑なロボティクスタスクの高速トレーニング時間が2～3桁改善される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.786157611032947
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Isaac Gym offers a high performance learning platform to train policies for wide variety of robotics tasks directly on GPU. Both physics simulation and the neural network policy training reside on GPU and communicate by directly passing data from physics buffers to PyTorch tensors without ever going through any CPU bottlenecks. This leads to blazing fast training times for complex robotics tasks on a single GPU with 2-3 orders of magnitude improvements compared to conventional RL training that uses a CPU based simulator and GPU for neural networks. We host the results and videos at \url{https://sites.google.com/view/isaacgym-nvidia} and isaac gym can be downloaded at \url{https://developer.nvidia.com/isaac-gym}.
• Abstract（参考訳）: Isaac Gymは、GPU上でさまざまなロボットタスクのポリシーをトレーニングする、高性能な学習プラットフォームを提供する。 物理シミュレーションとニューラルネットワークポリシのトレーニングはどちらもgpu上にあり、物理バッファからpytorchテンソルに直接データを渡すことで、cpuボトルネックを乗り越えることなく通信する。 これにより、ニューラルネットワークにcpuベースのシミュレータとgpuを使用する従来のrlトレーニングに比べて、複雑なロボットタスクを1つのgpu上で高速にトレーニングする時間が2～3桁向上した。 結果は \url{https://sites.google.com/view/isaacgym-nvidia} でホストされ、isaac gymは \url{https://developer.nvidia.com/isaac-gym} でダウンロードできる。

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