推荐项目:PureJaxRL —— 高性能纯Jax强化学习框架
2024-08-24 05:38:48作者:俞予舒Fleming
purejaxrl
Really Fast End-to-End Jax RL Implementations
项目介绍
PureJaxRL是一个高性能的端到端Jax强化学习(RL)实现,专为追求极致效率和科研便捷性的开发者设计。它解决了在多GPU并行环境下训练大量代理的效率瓶颈,宣称比标准的PyTorch RL实施快上1000倍以上。其核心亮点在于整套训练流程完全采用Jax语言实现,包括环境模拟,借此优化了JIT编译的运用,并最小化了CPU与GPU间的数据传输,从而简化同步调试过程,让研究人员能够利用Jax的强大功能(如jit
、vmap
、pmap
、scan
)无缝加速整个RL训练管线。
技术分析
PureJaxRL基于Jax的强大向量化和并行处理能力,极大地提升了训练速度。特别是在单GPU上运行时,相较于CleanRL的PyTorch基线,已展示出至少10倍的速度提升。而通过矢量化
purejaxrl
Really Fast End-to-End Jax RL Implementations
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