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- เผยแพร่เมื่อ 30 ก.ค. 2024
- Installation and Argument Analysis of the Isaac Gym Benchmark Environments
00:00 Intro
00:24 Github access
10:39 Creating an environment
21:11 Running the benchmarks
28:22 Loading trained models, checkpoints
39:49 Configuration and command line arguments
41:27 Tasks
43:05 Domain Randomization
44:54 Reproducibility and Determinism
46:42 Multi-GPU Training
49:39 Population Based Training
51:25 WandB support
53:23 Capture videos
57:42 Capture videos during training
01:03:04 Pre-commit
01:03:54 Troubleshooting
01:04:28 Citing
01:05:23 Ending - วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี
혼자 독학으로 isaac gym 시뮬레이션 환경을 구축중이었는데 덕분에 많은 도움이 됩니다~ 감사합니다!!
multi gpu 쓸 때 질문이 있는데요. 대부분의 메인보드가 두 개의 gpu를 사용하면 pcie 배속을 하나는 16x랑 하나는 4x로 지원을 하더라고요. 다른 경우는 8x 8x정도가 있고요. 그리고 워크스테이션용 cpu가 아닌 이상 16x 16x를 다 받아줄 수도 없잖아요. 말이 좀 길었는데요. 궁금한 건 isaac gym의 경우 pcie 배속에 성능이 얼마나 영향을 받나요? 이번에 큰 맘 먹고 ai용 pc 구매할 예정이라 질문해봤습니다. 아 그리고 영상 잘 봤습니다. 유익하네요.
pcie 배속을 비교/변경하며 isaacgym에서 multi-gpu를 이용한 벤치마크 실험을 해본적은 없습니다. 제가 사용하는 PC의 메인보드는 두 개 GPU활용 시 x8/x8로 제한되는 모델인데요, 질문에 정확히 답변이 되는 실험은 아니겠으나 Humanoid 태스크를 1000epoch 학습 시킴에 있어서 single-gpu는 약 523초, multi-gpu(RTX6000 ada 2개)는 약 552초 가량 소요되어 overhead로 인하여 multi-gpu가 학습에 더 많은 시간이 소요되었습니다(state기반, not image). pcie 배속에 따른 성능 측정을 위해서는 x4레인으로 강제로 다운 시켜서 multi-gpu 학습 후 비교하면 될 것 같은데, 다른 PC는 사양이 달라서 정확한 비교가 안될 것 같고, 지금 PC는 재부팅이 불가능한 상황이라 더 이상의 실험은 어렵네요...
개인적인 생각으로는 isaacgym과 연동하여 학습할 모델이 큰 이미지를 다루고 거대한 모델을 다루는 경우, x8/x8, multi-gpu 조합이 유리해 보이고, 그게 아니라면 x4/x16-single-gpu로 셋팅하여 first gpu는 display/evaluation용, second gpu는 x16 slot에 물려서 학습 전용으로 구성하는 방법도 좋아 보입니다. 아무래도 x4 x16간에 레인 차에 따른 multi-gpu overhead 및 속도 저하가 예상되기 때문입니다. 만약 저라면 그냥 x8/x8로 갈 것 같습니다~
Hello,
Inside the Isaac Gym folder, there is a (sh) file, could you please provide me with information about the purpose and application of this environment?
I'm interested in using isaacgym to track the trajectory of a robotic arm using Deep Reinforcement Learning. I also noticed the presence of "orbit," which interacts with IsaacSim and IsaacGym. Could you kindly guide me on how to get started with these tools?
Thank you!
Are you talking about the "isaacgymenvs/pbt/launcher/slurm/sbatch_timeout.sh" file? This file appears to be a shell script used for performing slurm scheduling when you do the population based training. Please refer to the following links
slurm.schedmd.com/download.html
www.hpc.kaust.edu.sa/tips/use-%E2%80%9Ctimeout%E2%80%9D-command-automatically-restart-jobs
Describing Orbit in a comment would be quite lengthy. You can find detailed information and instructions at the following link.
docs.omniverse.nvidia.com/isaacsim/latest/ext_omni_isaac_orbit.html
isaac-orbit.github.io/
I mean the "rlgpu" file, which is the specific function of this anaconda environment.@@tweak-cd6ss
That file is just a simple shell script to automate the Isaac Gym installation process based on anaconda environment, as described in "Installation" of user guide.