IsaacLab项目中使用特定GPU进行训练的配置方法

问题背景

在IsaacLab项目中运行强化学习训练代码时，用户遇到了无法指定使用特定GPU的问题。该用户服务器配置了8块NVIDIA RTX 4090显卡，希望将训练任务分配到cuda:1设备上运行，但系统仍然尝试使用默认的cuda:0设备，导致内存不足错误。

问题分析

通过分析错误日志，可以观察到几个关键现象：

1. 系统默认尝试使用cuda:0设备，而该设备内存已被占用
2. 直接修改训练脚本中的设备设置未能生效
3. 系统报错显示无法找到某些模块，这可能是由于GPU分配问题导致的连锁反应

解决方案

方法一：使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量

最可靠的方法是在启动训练脚本前设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。这种方法会限制Isaac Sim只能看到指定的GPU设备。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 ./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/skrl/train.py --task Isaac-Dual-Arm-Reach-Direct-v1 --headless

方法二：在Python脚本中设置环境变量

虽然不如方法一可靠，但也可以在训练脚本的开头添加以下代码：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'

技术原理

CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量的工作原理是：

1. 它会创建一个虚拟的GPU设备列表，只包含指定的设备
2. 在这个环境中，程序看到的"cuda:0"实际上对应物理设备的"cuda:1"
3. 这种方法比在代码中直接指定设备更底层，能避免一些框架层面的设备选择逻辑

注意事项

1. 确保目标GPU有足够的内存空间，可以通过nvidia-smi命令查看
2. 在分布式训练场景下，需要为每个进程正确分配不同的GPU设备
3. 某些情况下，可能需要同时设置环境变量和代码中的设备参数

最佳实践

对于IsaacLab项目，推荐以下工作流程：

1. 首先通过nvidia-smi查看GPU使用情况
2. 选择空闲的GPU设备
3. 使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量启动训练
4. 监控训练过程中的GPU使用情况，确保资源合理分配

通过以上方法，可以有效地控制IsaacLab项目在特定GPU设备上运行训练任务，避免资源冲突和内存不足的问题。