谷歌科學(xué)家開發(fā)物理模擬引擎Brax 可將深度學(xué)習(xí)提速1000倍

機(jī)器人要如何完成這樣一個(gè)動(dòng)作?我們一般會(huì)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，在仿真環(huán)境中進(jìn)行模擬訓(xùn)練。

這時(shí)，如果在一臺(tái)機(jī)器的 CPU 環(huán)境下進(jìn)行模擬訓(xùn)練，那么需要幾個(gè)小時(shí)到幾天。

但現(xiàn)在，只需一個(gè) TPU/GPU，就能和數(shù)千個(gè) CPU 或 GPU 的計(jì)算集群的速度一樣快，直接將所需時(shí)間縮短到幾分鐘，相當(dāng)于將強(qiáng)化學(xué)習(xí)的速度提升了 1000 倍!

這就是來自谷歌的科學(xué)家們開發(fā)的物理模擬引擎 Brax。

三種策略避免邏輯分支

現(xiàn)在大多數(shù)的物理模擬引擎都是怎么設(shè)計(jì)的呢?

將重力、電機(jī)驅(qū)動(dòng)、關(guān)節(jié)約束、物體碰撞等任務(wù)都整合在一個(gè)模擬器中，并行地進(jìn)行多個(gè)模擬，以此來逼近現(xiàn)實(shí)中的運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)。

這種情況下，每個(gè)模擬器中的計(jì)算都不相同，且數(shù)據(jù)必須在數(shù)據(jù)中心內(nèi)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸。

這種并行布局也就導(dǎo)致了較高的延遲時(shí)間 —— 即學(xué)習(xí)者可能需要超過 10000 納秒的等待時(shí)間，才能從模擬器中獲得經(jīng)驗(yàn)。

那么怎樣才能縮短這種延遲時(shí)間呢?

Brax 選擇通過避免模擬中的分支來保證數(shù)千個(gè)并行環(huán)境中的計(jì)算完全統(tǒng)一，進(jìn)而降低整個(gè)訓(xùn)練架構(gòu)的復(fù)雜度。

直到復(fù)雜度降低到可以在單一的 TPU 或 GPU 上執(zhí)行，跨機(jī)器通信的計(jì)算開銷就隨之降低，延遲也就能被有效消除。

主要分為以下三個(gè)方法：

連續(xù)函數(shù)替換離散分支邏輯

比如，在計(jì)算一個(gè)小球與墻壁之間的接觸力時(shí)，就產(chǎn)生了一個(gè)分支：

如果球接觸墻壁，就執(zhí)行模擬球從墻壁反彈的獨(dú)立代碼;

否則，就執(zhí)行其他代碼;

這里就可以通過符號(hào)距離函數(shù)來避免這種 if/else 的離散分支邏輯的產(chǎn)生。

使用 JAX 即時(shí)編譯中評(píng)估分支

在仿真時(shí)間之前評(píng)估基于環(huán)境靜態(tài)屬性的分支，例如兩個(gè)物體是否有可能發(fā)生碰撞。

在使用了這三種策略之后，我們就得到了一個(gè)模擬由剛體、關(guān)節(jié)、執(zhí)行器組成環(huán)境的物理引擎。

同時(shí)也是一種實(shí)現(xiàn)在這種環(huán)境中各類操作(如進(jìn)化策略，直接軌跡優(yōu)化等)的學(xué)習(xí)算法。

那么 Brax 的性能究竟如何呢?

速度最高提升 1000 倍

Brax 測試所用的基準(zhǔn)是 OpenAI Gym 中 Ant、HalfCheetah、Humanoid、Reacher 四種。

同時(shí)也增加了三個(gè)新環(huán)境：包括對(duì)物理的靈巧操作、通用運(yùn)動(dòng)(例如前往周圍任何一個(gè)放置了物體的地點(diǎn))、以及工業(yè)機(jī)器人手臂的模擬。

研究人員首先測試了 Brax 在并行模擬越來越多的環(huán)境時(shí)，可以產(chǎn)生多少次物理步驟(也即對(duì)環(huán)境狀態(tài)的更新)。

測試結(jié)果中的 TPUv3 8x8 曲線顯示，Brax 可以在多個(gè)設(shè)備之間進(jìn)行無縫擴(kuò)展，每秒可達(dá)到數(shù)億個(gè)物理步驟。

而不僅是在 TPU 上，從 V100 和 P100 曲線也能看出，Brax 在高端 GPU 上同樣表現(xiàn)出色。

然后就是 Brax 在單個(gè)工作站(workstation)上運(yùn)行一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)所需要的時(shí)間。

在這里，研究人員將基于 Ant 基準(zhǔn)環(huán)境訓(xùn)練的 Brax 引擎與 MuJoCo 物理引擎做了對(duì)比?？梢钥吹?，相對(duì)于 MuJoCo(藍(lán)線)所需的將近 3 小時(shí)時(shí)間，使用了 Brax 的加速器硬件最快只需要 10 秒。

使用 Brax，不僅能夠提高單核訓(xùn)練的效率，還可以擴(kuò)展到大規(guī)模的并行模擬訓(xùn)練。

關(guān)鍵詞： 谷歌 科學(xué)家 物理模擬引擎 深度學(xué)習(xí) 提速