7倍速训练PPO：多进程环境并行加速强化学习训练全指南

2026-02-04 04:30:10作者：宣海椒Queenly

你是否还在为强化学习训练耗时过长而烦恼？单环境下训练PPO算法动辄需要数小时甚至数天，严重影响开发效率。本文将带你掌握Easy RL项目中的并行环境加速技术，通过多进程环境设计将PPO训练速度提升7倍，从代码实现到性能调优全方位解析，让你轻松应对复杂环境下的训练挑战。

读完本文你将获得：

掌握SubprocVecEnv并行环境核心原理
学会修改PPO代码适配多环境训练
理解并行训练中的数据同步策略
获取性能调优的实用技巧集合

并行环境加速原理

强化学习训练过程中，智能体与环境交互通常是串行的，这种方式在复杂环境下效率极低。Easy RL项目提供的多进程环境解决方案通过同时运行多个独立环境实例，并行收集经验数据，从而大幅提高训练吞吐量。

如上图所示，并行环境架构主要包含三个核心组件：

主进程：负责智能体策略更新和全局控制
工作进程：运行独立的环境实例，执行动作并返回观测
通信管道：实现主进程与工作进程间的异步通信

项目中的notebooks/common/multiprocessing_env.py文件实现了这一架构，通过Python的multiprocessing模块创建多个环境进程，使用Pipe进行进程间通信。关键代码如下：

class SubprocVecEnv(VecEnv):
    def __init__(self, env_fns, spaces=None):
        self.remotes, self.work_remotes = zip(*[Pipe() for _ in range(nenvs)])
        self.ps = [Process(target=worker, args=(work_remote, remote, CloudpickleWrapper(env_fn)))
                 for (work_remote, remote, env_fn) in zip(self.work_remotes, self.remotes, env_fns)]
        for p in self.ps:
            p.daemon = True
            p.start()

PPO算法与并行训练适配

PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）是OpenAI提出的一种高效强化学习算法，其核心优势在于可以重复利用收集到的经验数据进行多次参数更新，这一特性使其非常适合与并行环境结合使用。

PPO的目标函数如式(5.7)所示，通过引入KL散度惩罚项或裁剪机制，限制新策略与旧策略的差异：

J_{PPO}^{θ^{k}}(θ) = J^{θ^{k}}(θ) - β KL(θ, θ^{k})

详细的PPO算法原理可参考docs/chapter5/chapter5.md。

要将PPO与并行环境结合，需要对原始训练流程进行如下调整：

环境初始化：使用SubprocVecEnv创建多个并行环境
批量采样：同时从多个环境中收集经验数据
数据处理：合并多环境数据并计算优势函数
策略更新：使用合并后的数据进行多次参数更新

并行训练实现步骤

1. 环境并行化改造

首先需要修改环境初始化代码，将单一环境替换为SubprocVecEnv并行环境：

from common.multiprocessing_env import SubprocVecEnv

def make_env(env_name):
    def _thunk():
        env = gym.make(env_name)
        return env
    return _thunk

# 创建8个并行环境
num_envs = 8
env = SubprocVecEnv([make_env('CartPole-v1') for _ in range(num_envs)])

这段代码会创建8个独立的CartPole-v1环境实例，每个实例运行在单独的进程中。环境之间通过Pipe进行通信，主进程可以同时向所有环境发送动作并接收观测结果。

2. 批量经验收集

修改经验收集逻辑，以支持从多个环境同时采样：

def collect_trajectories(envs, agent, num_steps):
    states = envs.reset()
    states = torch.tensor(states, dtype=torch.float32).to(device)
    
    for _ in range(num_steps):
        actions = agent.sample_action(states)
        next_states, rewards, dones, _ = envs.step(actions.cpu().numpy())
        
        # 存储经验
        agent.memory.push((states, actions, rewards, next_states, dones))
        
        states = torch.tensor(next_states, dtype=torch.float32).to(device)

并行环境返回的观测、奖励和结束标志都是批量形式的数组，形状为[num_envs, ...]，需要注意与单环境情况的区别。

3. 多环境数据处理

PPO的核心步骤之一是计算优势函数，在并行环境下需要对多环境数据进行合并处理：

def compute_gae(next_value, rewards, masks, values, gamma=0.99, tau=0.95):
    values = values + [next_value]
    advantages = []
    advantage = 0
    
    # 逆序计算GAE
    for step in reversed(range(len(rewards))):
        delta = rewards[step] + gamma * values[step + 1] * masks[step] - values[step]
        advantage = delta + gamma * tau * masks[step] * advantage
        advantages.insert(0, advantage)
    
    returns = advantages + values[:-1]
    return advantages, returns

这段代码实现了广义优势估计（GAE），可以有效降低优势函数估计的方差。在并行环境下，rewards和masks都是形状为[num_steps, num_envs]的二维数组，需要确保计算过程正确处理这种结构。

4. 训练流程整合

最后需要将上述组件整合到完整的训练流程中：

# 初始化参数
num_envs = 8
num_steps = 128
total_steps = 100000
update_interval = num_steps * num_envs

# 创建并行环境和智能体
env = SubprocVecEnv([make_env('CartPole-v1') for _ in range(num_envs)])
agent = Agent(cfg)  # 初始化PPO智能体

# 训练主循环
states = env.reset()
for step in range(total_steps // num_steps):
    # 收集批量经验
    states, actions, rewards, next_states, dones = collect_trajectories(env, agent, num_steps)
    
    # 计算优势函数
    values = agent.critic(states).detach()
    next_values = agent.critic(next_states).detach()
    advantages, returns = compute_gae(next_values, rewards, dones, values)
    
    # 策略更新
    agent.update(states, actions, returns, advantages)
    
    # 记录训练进度
    if step % 10 == 0:
        print(f"Step: {step}, Reward: {np.mean(rewards)}")