Mujoco MJX 在CPU上运行速度基准测试时出现NaN问题的分析与解决

问题背景

在使用Mujoco MJX进行速度基准测试时，部分用户在CPU环境下运行testspeed.py脚本时遇到了NaN（非数字）值的问题。这个问题主要出现在Ubuntu 22.04系统上，使用Python 3.10环境时。当运行人类模型(humanoid.xml)的基准测试时，虽然程序能够完成计算并输出性能指标，但最终的位置数据(qpos)全部变成了NaN值。

问题表现

用户在运行基准测试时观察到以下关键现象：

1. 控制台输出显示"MatMul reference implementation being executed"警告信息
2. 最终输出的qpos数据全部为NaN
3. 性能指标看起来正常（约19640步/秒）
4. 在Mac M1设备上运行相同测试则没有出现NaN问题

可能原因分析

经过技术分析，这个问题可能由以下几个因素导致：

1. CPU数学运算精度问题：某些CPU架构在浮点运算时可能存在精度不足的问题，特别是在使用32位浮点数时。

2. JAX后端配置问题：警告信息表明系统正在使用参考实现而非优化实现，可能导致数值稳定性问题。

3. 数据类型不匹配：尝试启用64位精度时出现的错误表明MJX内部对数据类型有严格要求。

4. 特定模型数值稳定性：人类模型(humanoid.xml)可能包含某些容易导致数值不稳定的动力学参数。

解决方案

根据开发团队的反馈和用户测试，这个问题在最新版本的Mujoco MJX(3.2.2)中已经得到修复。建议用户采取以下步骤：

1. 升级到最新版本的Mujoco MJX
2. 确保使用兼容的Python版本(3.10+)
3. 检查JAX和JAXlib的版本兼容性

技术细节

对于仍然遇到类似问题的开发者，可以考虑以下深入解决方案：

1. 启用NaN检查：通过jax.config.update("jax_debug_nans", True)可以更早地捕获NaN值的产生位置。

2. 数据类型一致性：确保所有输入数据的数据类型一致，特别是在使用扫描(scan)操作时。

3. 数值稳定性增强：对于特定模型，可以尝试调整仿真参数如积分步长、约束容差等来提高数值稳定性。

结论

数值稳定性问题是物理仿真中常见的挑战，特别是在高性能并行计算环境下。Mujoco MJX团队已经在新版本中解决了这个特定的NaN问题。开发者在使用时应确保环境配置正确，并及时更新到最新版本以获得最佳稳定性和性能。

对于需要深入定制仿真的用户，建议仔细检查模型参数和仿真配置，并在出现数值问题时考虑使用更高精度的数据类型或调整仿真参数。