benchmark-isaaclab

от nvidia

Запускает бенчмарк-скрипты Isaac Lab и интерпретирует их результаты. Охватывает пропускную способность обучения с подкреплением, FPS шагов среды без подкрепления, бенчмарки камеры, загрузки, запуска, пакетной…

npx skills add https://github.com/nvidia/omniperf --skill benchmark-isaaclab

Isaac Lab Benchmarking

Parameter references may be outdated. Always verify with ./isaaclab.sh -p <script> --help. For profiling details (Tracy, Nsight), see the profiling skill. For installation, see the install-isaaclab skill.

Setup

See the install-isaaclab skill for installation (clone, conda env, Isaac Sim linking).

Before Running Any Benchmark

  1. Use a WARM run for headline FPS/frametime — see the COLD/WARM/TRACY method in the profiling skill
  2. Set CPU governor to performance — see perf-tuning skill
  3. Do not patch Isaac Sim shutdown by default. If Tracy shutdown hangs after outputs are complete, use the scoped last-resort guidance in the profiling skill

Benchmark Scripts

All in scripts/benchmarks/. Run via ./isaaclab.sh -p scripts/benchmarks/<script>.py.

ScriptWhat it measuresKey params
benchmark_non_rl.pyEnvironment step FPS (most common)--task, --num_envs, --num_frames
benchmark_rlgames.pyRL-Games training throughput--task, --num_envs, --max_iterations
benchmark_rsl_rl.pyRSL-RL training throughput--task, --num_envs, --max_iterations
benchmark_cameras.pyCamera system FPS + autotune--num_tiled_cameras, --num_standard_cameras, --height, --width, --autotune
benchmark_load_robot.pyRobot loading time--num_envs, --robot {anymal_d,h1,g1}
benchmark_startup.pyApp startup time profiling--task (required), --num_envs, --top_n
benchmark_lazy_export.pyLazy export/import speed--iterations, --tasks (stdout only, no JSON backend)
benchmark_view_comparison.pyXformPrimView vs PhysX--num_envs, --num_iterations, --profile (stdout/cProfile, no JSON backend)
benchmark_xform_prim_view.pyXformPrimView performance--num_envs, --num_iterations, --profile (stdout/cProfile, no JSON backend)

Note: benchmark_lazy_export.py, benchmark_view_comparison.py, and benchmark_xform_prim_view.py do NOT support --benchmark_backend or --output_path. They output results to stdout. Use --profile (where available) to save cProfile .prof files.

Common params: --device, --enable_cameras, --benchmark_backend, --output_path, --distributed

Note: --headless is deprecated. Omit --viz for headless mode, or use --viz none.

Passing Kit args (for profiling, output control, etc.):

./isaaclab.sh -p scripts/benchmarks/benchmark_non_rl.py \
    --task=Isaac-Ant-Direct-v0 --viz none --num_envs=4096 \
    --kit_args "--/app/profilerBackend=tracy --/log/file=/tmp/kit.log"

Batch suites

bash scripts/benchmarks/run_training_benchmarks.sh    # RSL-RL, 500 iters
bash scripts/benchmarks/run_non_rl_benchmarks.sh      # non-RL, various env counts
bash scripts/benchmarks/run_physx_benchmarks.sh        # PhysX assets

Critical Gotcha: Parameter Format

Isaac Lab uses UNDERSCORES (standard argparse). Isaac Sim uses HYPHENS.

Isaac Lab:  --num_envs 4096  --num_frames 100  --enable_cameras
Isaac Sim:  --num-cameras 8  --num-gpus 1      --num-frames 600

Mixing them up is a common source of silent misconfiguration.

Common Tasks and Env Counts

Camera tasks (add --enable_cameras):

  • Isaac-Cartpole-RGB-Camera-Direct-v0: 512-4096 envs

Classic physics (4096 / 8192 / 16384 envs):

  • Isaac-Ant-Direct-v0, Isaac-Cartpole-Direct-v0, Isaac-Humanoid-Direct-v0

Locomotion (4096 envs):

  • Isaac-Velocity-Rough-Anymal-C-v0, Isaac-Velocity-Rough-H1-v0, Isaac-Velocity-Rough-G1-v0

Manipulation (128-8192 envs):

  • Isaac-Reach-Franka-v0, Isaac-Factory-GearMesh-Direct-v0

Output Files

  • benchmark_<type>_<task>_<timestamp>.json — main results file
  • kit.log — execution log (if --/log/file= is set via --kit_args)
  • *.tracy / *.nsys-rep — profiling traces (only with profiling args)

JSON structure

Array of phase objects, each with phase_name, measurements (list of {name, data, type, unit}), and metadata (list of {name, data, type}). Phases: benchmark_info, startup, runtime, hardware_info, version_info. RL benchmarks add a train phase.


Больше skills от nvidia

compileiq-debug
nvidia
Используйте, когда что-то не так: Search() зависает, все оценки возвращают INVALID_SCORE, оценки не улучшаются, каждая конфигурация возвращает одно и то же число, ошибки ptxas…
create-github-pr
nvidia
Создание pull request'ов в GitHub с помощью gh CLI. Используйте, когда пользователь хочет создать новый PR, отправить код на ревью или открыть pull request. Ключевые слова для запуска —…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Сканирует другие открытые задачи, чтобы найти те, которые данный PR может исправить или случайно сломать. Выводит возможности смежных исправлений и риски противоречий с указанием файла:строки…
fhir-basics
nvidia
Обучает агентов работе с API FHIR R4, доступным ресурсам, запросам с параметрами поиска и корректному разбору всех форматов ответов…
compileiq-validate-result
nvidia
Используйте ПОСЛЕ завершения поиска и ДО применения ускорения или отправки ACF. Загружает CSV-файл dump_results, извлекает top-K кандидатов (однокритериальный)...
changelog-audit
nvidia
Аудит Warp CHANGELOG.md перед релизом: восстановление потерянных записей, сортировка по влиянию на пользователей, уточнение формулировок, перенос строк и (в режиме релизной ветки) обновление сравнения…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
Поддержка загрузчиков динамических плагинов NeMo Relay, манифестов, нативных Rust SDK, протокола gRPC worker, Python worker SDK, документации, тестов и покрытия рабочего процесса релиза
dgx-diagnose
nvidia
Диагностика распространённых проблем DGX Station GB300 — сбои CUDA, ошибочное нацеливание на GPU, ошибки контейнеров vLLM/SGLang, проблемы состояния MIG, ошибки NVLink/Fabric Manager,…