博雯 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
相当于将强化学习的速度提升了 1000倍！
这就是来自Google的科学家们开发的物理模拟引擎 Brax。
三种策略避免逻辑分支
现在大多数的物理模拟引擎都是怎么设计的呢？
将重力、电机驱动、关节约束、物体碰撞等任务都整合在一个模拟器中， 并行地进行多个模拟，以此来逼近现实中的运动系统。
△对于每个模拟时间步长，力和力矩被整合在一起
这种情况下，每个模拟器中的计算都不相同，且数据必须在数据中心内通过网络传输。
这种并行布局也就导致了较高的延迟时间——即学习者可能需要超过 10000纳秒的等待时间，才能从模拟器中获得经验。
那么怎样才能缩短这种延迟时间呢？
Brax选择通过 避免模拟中的分支来保证数千个并行环境中的计算完全统一，进而降低整个训练架构的复杂度。
直到复杂度降低到可以在单一的TPU或GPU上执行，跨机器通信的计算开销就随之降低，延迟也就能被有效消除。
主要分为以下三个方法：
比如，在计算一个小球与墙壁之间的接触力时，就产生了一个分支：
如果球接触墙壁，就执行模拟球从墙壁反弹的独立代码；
否则，就执行其他代码；
这里就可以通过符号距离函数来避免这种if/else的离散分支逻辑的产生。
在仿真时间之前评估基于环境静态属性的分支，例如两个物体是否有可能发生碰撞。
在使用了这三种策略之后，我们就得到了一个模拟由刚体、关节、执行器组成环境的物理引擎。
同时也是一种实现在这种环境中各类操作（如进化策略，直接轨迹优化等）的学习算法。
那么Brax的性能究竟如何呢？
速度最高提升1000倍
Brax测试所用的基准是OpenAI Gym中Ant、HalfCheetah、Humanoid、Reacher四种。
同时也增加了三个新环境：包括对物理的灵巧操作、通用运动（例如前往周围任何一个放置了物体的地点）、以及工业机器人手臂的模拟：
研究人员首先测试了Brax在并行模拟越来越多的环境时，可以产生多少次物理步骤（也即对环境状态的更新）。
测试结果中的TPUv3 8x8曲线显示，Brax可以在多个设备之间进行无缝扩展，每秒可达到 数亿个物理步骤：
而不仅是在TPU上，从V100和P100曲线也能看出，Brax在高端 GPU上同样表现出色。
然后就是Brax在单个工作站 （workstation）上运行一个强化学习实验所需要的时间。
在这里，研究人员将基于Ant基准环境训练的Brax引擎与MuJoCo物理引擎做了对比：
可以看到，相对于MuJoCo（蓝线）所需的将近3小时时间，使用了Brax的加速器硬件最快只需要 10秒。
使用Brax，不仅能够提高单核训练的效率，还可以扩展到大规模的并行模拟训练。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2106.13281
下载：
https://github.com/google/brax
参考链接：
https://ai.googleblog.com/2021/07/speeding-up-reinforcement-learning-with.html
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