benchmark-isaaclab

tarafından nvidia

Isaac Lab benchmark betiklerini çalıştırır ve çıktılarını yorumlar. RL eğitim verimi, RL dışı ortam adım FPS’si, kamera/yük/başlangıç benchmark’ları, toplu…

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Parameter references may be outdated.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.


nvidia tarafından daha fazla skill

compileiq-debug
nvidia
Bir şeyler yanlış olduğunda kullanın: Search() takılıyor, tüm değerlendirmeler INVALID_SCORE döndürüyor, puanlar iyileşmiyor, her yapılandırma aynı sayıyı döndürüyor, ptxas hataları…
create-github-pr
nvidia
gh CLI kullanarak GitHub pull request'leri oluşturun. Kullanıcı yeni bir PR oluşturmak, kodu incelemeye göndermek veya bir pull request açmak istediğinde kullanın. Tetikleyici anahtar kelimeler -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Diğer açık sorunları tarayarak, belirli bir PR'ın da düzeltebileceği veya yanlışlıkla bozabileceği sorunları bulur. Dosya:satır… ile bitişik düzeltme fırsatlarını ve çelişki risklerini çıktı olarak verir.
fhir-basics
nvidia
Ajanlara FHIR R4 API'lerinin nasıl çalıştığını, hangi kaynakların mevcut olduğunu, arama parametreleriyle nasıl sorgulanacağını ve tüm yanıt formatlarının nasıl doğru şekilde ayrıştırılacağını öğretir…
compileiq-validate-result
nvidia
Bir arama tamamlandıktan SONRA ve herhangi bir hızlandırma talep etmeden veya bir ACF göndermeden ÖNCE kullanın. dump_results CSV dosyasını yükler, en iyi K adayı (tek amaçlı) çıkarır…
changelog-audit
nvidia
Bir sürüm öncesinde Warp CHANGELOG.md dosyasını denetle: kayıp girdileri kurtar, kullanıcı etkisine göre sırala, girdi dilini iyileştir, satır kaydırma yap ve (sürüm dalı modunda) karşılaştırmayı artır…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
NeMo Relay dinamik eklenti yükleyicilerini, manifestolarını, Rust yerel SDK'larını, gRPC işçi protokolünü, Python işçi SDK'sını, dokümantasyonu, testleri ve sürüm iş akışı kapsamını korur
dgx-diagnose
nvidia
Yaygın DGX Station GB300 sorunlarını teşhis edin — CUDA çökmeleri, yanlış GPU hedefleme, vLLM/SGLang konteyner hataları, MIG durumu sorunları, NVLink/Fabric Manager hataları,…