MuJoCo MJX 加载 Google Barkour VB 四足机器人时的内存优化技巧

问题背景

在使用 MuJoCo 的 MJX 组件进行物理仿真时，研究人员经常遇到内存不足的问题，特别是在处理复杂模型如 Google Barkour VB 四足机器人时。本文将以该模型为例，深入分析内存问题的成因并提供解决方案。

内存问题分析

当尝试在 NVIDIA 4090 GPU（24GB 显存）上同时模拟20个机器人实例时，系统会出现内存不足错误。这主要源于两个关键因素：

1. JAX 内存预分配机制：JAX 默认会预分配75%的GPU显存（在24GB显存情况下约为18GB），这大大减少了可用内存空间。

2. 模型复杂度：Google Barkour VB 是一个高度复杂的四足机器人模型，其MJX版本需要特殊处理才能高效运行。

解决方案

方法一：调整JAX内存分配

可以通过设置环境变量来减少JAX的内存预分配比例：

export XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION=0.5

这将把预分配比例降至50%，为实际计算留出更多内存空间。

方法二：使用专门的MJX模型

更根本的解决方案是使用专为MJX优化的模型版本。MJX模型与标准MuJoCo模型有几个关键区别：

1. 摩擦损失处理：MJX模型中需要将dof_frictionloss参数设为零
2. 接触参数优化：对接触相关参数进行了特殊配置以提高MJX下的性能
3. 几何简化：某些复杂几何结构可能被简化以提高计算效率

实现示例

以下是正确使用MJX模型进行批量模拟的代码示例：

import mujoco
import jax
from mujoco import mjx
import numpy as np

# 加载专为MJX优化的模型
mjx_model = mujoco.MjModel.from_xml_path('scene_mjx.xml')
mjx_data = mujoco.MjData(mjx_model)

# 创建批量模拟环境
rng = jax.random.PRNGKey(0)
rng = jax.random.split(rng, 20)
batch = jax.vmap(lambda rng: mjx_data.replace(
    qpos=jax.random.uniform(rng, (19,))))(rng)

# 编译并执行批量模拟
jit_step = jax.jit(jax.vmap(mjx.step, in_axes=(None, 0)))
for i in range(100):
    batch = jit_step(mjx_model, batch)

最佳实践建议

1. 对于复杂模型，优先使用官方提供的MJX专用版本
2. 在批量模拟前，先进行小规模测试以评估内存需求
3. 根据硬件配置合理设置JAX内存参数
4. 定期检查模型更新，获取最新的性能优化

通过以上方法，研究人员可以更高效地在MJX中运行复杂的机器人仿真，充分发挥硬件性能。