benchmark-isaaclab

bởi nvidia

Chạy các script benchmark của Isaac Lab và diễn giải kết quả đầu ra. Bao gồm thông lượng huấn luyện RL, FPS bước môi trường không RL, benchmark camera/tải/khởi động, batch…

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Parameter references may be outdated.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.


Thêm skills từ nvidia

fhir-basics
nvidia
Dạy các tác nhân cách hoạt động của API FHIR R4, những tài nguyên có sẵn, cách truy vấn chúng với tham số tìm kiếm, và cách phân tích chính xác tất cả các định dạng phản hồi…
compileiq-validate-result
nvidia
Sử dụng SAU KHI tìm kiếm hoàn tất và TRƯỚC KHI yêu cầu tăng tốc hoặc gửi ACF. Tải tệp CSV dump_results, trích xuất các ứng viên top-K (đơn mục tiêu)…
changelog-audit
nvidia
Kiểm tra Warp CHANGELOG.md trước khi phát hành: khôi phục các mục bị mất, sắp xếp theo tác động người dùng, tinh chỉnh ngôn ngữ mục, xuống dòng và (chế độ nhánh phát hành) so sánh bump…
dgx-diagnose
nvidia
Chẩn đoán các sự cố thường gặp của DGX Station GB300 — lỗi CUDA, nhắm sai GPU, lỗi container vLLM/SGLang, vấn đề trạng thái MIG, lỗi NVLink/Fabric Manager,…
aicr-managing-openvex
nvidia
Use when adding, updating, or removing CVE/GHSA suppressions in `.openvex.json` — the OpenVEX document consumed by the daily image vulnerability scan workflow.…
aicr-creating-slide-decks
nvidia
Sử dụng khi xây dựng một bộ trình chiếu HTML độc lập hoặc điểm trình bày trực quan cho một khái niệm kỹ thuật hoặc quy trình làm việc (ví dụ: demos/*.html) — hiển thị toàn màn hình hoặc…
aicr-creating-guided-demos
nvidia
Tạo khung kịch bản demo có hướng dẫn tương tác (demos/*.sh), trực tiếp hoặc tự học, theo mẫu Frame → Tell → Show → Close. Kích hoạt khi có "demo script", "guided…
aicr-analyzing-snapshots
nvidia
Sử dụng khi phân tích tệp YAML snapshot AICR, xem xét trạng thái cụm, so sánh đặc điểm nhà cung cấp, trích xuất thông tin chi tiết về cấu trúc liên kết GPU/mạng, hoặc…