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brax

基于JAX的高性能物理引擎 适用于机器人和强化学习仿真

Brax是一款基于JAX的高性能物理引擎,专注于机器人、人体感知、材料科学和强化学习等领域的仿真应用。它支持单设备高效仿真和多设备并行仿真,无需依赖大型数据中心。Brax提供多种物理模拟管道,如MuJoCo XLA、广义坐标和基于位置的动力学,并统一API接口。此外,Brax集成了多种高效学习算法,能在短时间内完成智能体训练。

mctx - 高效JAX实现的蒙特卡洛树搜索库
GithubJAXMctx开源项目强化学习深度学习蒙特卡洛树搜索
Mctx是一个基于JAX的蒙特卡洛树搜索库,实现了AlphaZero和MuZero等算法。该库支持JIT编译和并行批处理,以提高计算效率。Mctx平衡了性能和易用性,为研究人员提供了探索搜索型强化学习算法的便利工具。它包含通用搜索函数和具体策略实现,用户只需提供学习到的环境模型组件即可使用。
mujoco - 多关节动力学与接触仿真引擎 支持机器人与生物力学研究
GithubMuJoCo仿真开源项目机器人学深度学习物理引擎
MuJoCo是一个开源的通用物理引擎,专注于多关节动力学和接触仿真。该项目由Google DeepMind维护,为机器人学、生物力学、计算机图形和机器学习等领域提供高性能模拟。MuJoCo提供C语言API、Python绑定和Unity插件,支持OpenGL交互式可视化。研究人员和开发者可利用MuJoCo模拟复杂结构与环境的交互,进行高精度高效率的物理仿真研究。
skrl - 开源模块化强化学习库
GithubJAXPyTorchSKRL开源项目强化学习环境接口
skrl是基于PyTorch和JAX的开源模块化强化学习库。支持OpenAI Gym、Farama Gymnasium等多种环境接口,并兼容NVIDIA Isaac系列环境。该库注重模块化设计、代码可读性和实现透明度,允许同时训练多个智能体,可在单次运行中共享或独立资源。skrl为强化学习研究和开发提供了灵活高效的工具。
Dojo.jl - 可微分物理引擎助力机器人学研究及应用
DojoGithub可微分仿真开源项目机器人学物理引擎
Dojo.jl是一个为机器人学设计的可微分物理引擎,支持多体动力学、碰撞检测和接触动力学等复杂仿真场景。项目提供仿真、学习控制和系统识别的示例,并可与其他Julia包集成,为强化学习和控制系统研究提供工具。虽然开发已暂停,但仍接受社区贡献,持续为机器人学研究与应用领域提供支持。
JoltPhysics - 多核友好的高性能物理引擎
GithubJoltPhysics多线程开源项目游戏开发物理引擎碰撞检测
JoltPhysics是一个开源的多核物理引擎,专注于刚体物理和碰撞检测。它支持多种形状模拟、约束系统、角色控制和车辆模拟,具有高性能、确定性和并发特性。该引擎适用于游戏和VR应用开发,兼容多个平台如Windows、Linux和Android。JoltPhysics已在《地平线:西部禁域》等游戏中得到应用,为物理模拟提供了有力支持。
dinosaur - 全球大气建模的新工具 可微分动力学谱系核心
DinosaurGithubJAX动力核心大气建模开源项目自动微分
Dinosaur是一个基于JAX的全球大气建模谱系动力核心。它可以求解浅水方程和原始方程,支持自动微分,并针对GPU/TPU等硬件优化。项目提供了标准测试案例,如正压不稳定性和Held-Suarez强迫。Dinosaur为大气科学研究提供了高效的并行计算工具,有助于推进大气动力学研究。
nanodl - 设计与训练变压器模型的Jax库
GithubJaxNanoDLtransformer模型分布式训练开源项目深度学习
这是一个基于Jax的库,旨在简化变压器模型的开发和训练,特别适合资源有限的环境。支持多种模型如Gemma、GPT3、T5和Whisper,涵盖自然语言处理和计算机视觉任务。提供灵活的模块和层,包括Jax/Flax中未提供的RoPE、GQA、MQA和Swin注意力机制,支持多GPU/TPU的数据并行训练,简化数据处理。该库还包含加速的经典机器学习模型,帮助用户以最小的代码重写快速实现模型开发和训练。
max - 一套集成的AI库、工具和技术
AIGithubMAX工具链开源项目推理硬件可移植性
MAX平台是一套集成的AI库、工具和技术,统一了分散的AI部署工作流。通过提供单一开发工具链,MAX显著缩短了创新产品的上市时间,同时具备完全编程能力、卓越的性能和顺畅的硬件兼容性。文档、代码示例和Jupyter笔记本等资源可帮助用户快速起步,并提供社区支持和交流。
penzai - 用于构建、编辑和可视化神经网络的 JAX 研究工具包
GithubJAXPenzai开源项目模型可视化深度学习神经网络
Penzai是一个基于JAX的库,专为通过函数式pytree数据结构编写模型而设计,并提供丰富的工具用于可视化、修改和分析。适用于反向工程、模型组件剥离、内部激活检查、模型手术和调试等领域。Penzai包括Treescope交互式Python打印工具、JAX树和数组操作工具、声明式神经网络库及常见Transformer架构的模块化实现。该库简化了模型处理过程,为研究神经网络的内部机制与训练动态提供了支持。
robosuite - 基于MuJoCo的机器人学习仿真框架
GithubMuJoCorobosuite基准测试开源项目机器人学习模拟框架
robosuite是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习仿真框架,提供标准化基准环境和模块化设计。框架包含多种机器人模型、抓手模型、控制器模式和标准化任务,支持程序化生成新环境、多模态传感和逼真渲染。robosuite为机器人智能研究提供了可靠、灵活的仿真平台,降低了前沿研究的门槛。
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