NVIDIA做的Isaac Gym，个人理解就是一个类似于openai的Gym，不过把环境的模拟这个部分扔到了GPU上进行，这样可以提升RL训练的速度。

官网：https://developer.nvidia.com/isaac-gym

一篇blog：https://syncedreview.com/2021/09/01/deepmind-podracer-tpu-based-rl-frameworks-deliver-exceptional-performance-at-low-cost-95/

安装

官网里面选择立即加入，然后下载对应的Isaac Gym package，解压之后打开docs/index.html，按照里面的Install in an existing Python environment步骤进行安装即可。主要步骤就一步，即在python/目录下执行pip install -e .。

在 python/examples/ 目录下执行，python joint_monkey.py来检验是否安装正确。如果出现了

ImportError: libpython3.7m.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory

的问题，可以尝试

sudo apt install libpython3.7
# 或者
export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/libpython/directory
# 或者对于使用conda的用户
export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/conda/envs/your_env/lib
# 自行替换 /path/to 这个路径

需要注意的是安装时需要cuda version大于等于11.4，不然会出现运行Isaac Gym时无法使用GPU的问题，比如出现：[Warning] [carb.gym.plugin] Failed to create a valid PhysX CUDA Context Manager. Falling back to CPU.。

cuda 11.4版本的更新参考：https://developer.nvidia.com/cuda-11-4-1-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=deb_local

使用

若要利用Isaac Gym跑起一个agent，可以查看这个仓库：https://github.com/NVIDIA-Omniverse/IsaacGymEnvs

未完待续…