benchmark-isaacsim

bởi nvidia

Chạy các script benchmark của Isaac Sim và diễn giải kết quả benchmark. Bao gồm các script benchmark camera, SDG, tải cảnh, robot, lidar/radar/cảm biến, các mục phổ biến…

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

Isaac Sim Benchmarking

Parameter references may be outdated.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

Setup

See the install-isaacsim skill for installation (pip, source build, Docker).

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. Set Nucleus auth if using Nucleus-hosted assets — see install-isaacsim skill.
  4. 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 standalone_examples/benchmarks/. Run via ./python.sh <script> [args].

ScriptWhat it measuresKey params
benchmark_camera.pyMulti-camera rendering FPS--num-cameras, --resolution W H
benchmark_sdg.pySynthetic data generation throughput--num-cameras, --annotators, --asset-count
benchmark_scene_loading.pyScene load time + FPS--env-url (required)
benchmark_robots_o3dyn.pyO3Dyn robot physics--num-robots, --physics
benchmark_robots_humanoid.pyHumanoid physics--num-robots, --physics
benchmark_robots_nova_carter.pyNova Carter (no ROS)--num-robots
benchmark_robots_nova_carter_ros2.pyNova Carter + ROS2--num-robots, --enable-3d-lidar, --enable-hawks
benchmark_robots_evobot.pyEvobot multi-phase--num-robots 1 10 20
benchmark_robots_ur10.pyUR10 manipulation--num-robots, --device
benchmark_core_world.pyCore world cloning--num-envs (no --num-frames)
benchmark_rtx_lidar.pyRTX lidar sensor--num-sensors, --lidar-type
benchmark_physx_lidar.pyPhysX lidar sensor--num-sensors
benchmark_rtx_radar.pyRTX radar sensor--num-sensors
benchmark_single_view_depth_sensor.pySingle-view depth camera--num-cameras, --resolution W H
benchmark_rtx_lidar_ros2_pcl_metadata.pyRTX lidar + ROS2 PCL (v6+)--num-sensors, --metadata
benchmark_nucleus_kpis.pyNucleus KPIs(none)

Common params: --num-frames (default 600), --num-gpus, --backend-type, --viewport-updates, --non-headless

Output control Kit args (append to any benchmark command):

--/exts/isaacsim.benchmark.services/metrics/metrics_output_folder=<output_dir>
--/log/file=<output_dir>/kit.log

Critical Gotchas

Parameter format: HYPHENS, not underscores

Isaac Sim uses hyphens in parameter names. Underscores are silently ignored by argparse:

CORRECT: --num-cameras 8 --num-gpus 1 --num-frames 600
WRONG:   --num_cameras 8  (silently uses default=1!)

Always verify result JSON to confirm params were applied.

Headless and viewport validation

When comparing benchmark outputs, record whether the run used --non-headless, --viewport-updates, render products, or camera sensors. Do not change viewport code or settings from this skill; if extra viewport work appears to affect results, hand off to perf-tuning.

JWT token expiry = silent black renders

Expired OMNI_PASS tokens cause silent asset loading failure. See install-isaacsim skill for the expiry check command.

carb.log_warn() doesn't go to stdout

Monitor progress by polling for result JSON files, not watching stdout. Kit log: ~/.nvidia-omniverse/logs/Kit/isaacsim*/kit.log or --/log/file=/tmp/kit.log.

Hung processes after results are written

If kpis_*.json and *.tracy exist with non-zero size and the process has not exited after 2 minutes with no new output, follow the profiling skill's guide-aligned shutdown handling and force-kill the app and capture processes.

Optimization Handoff

If results indicate per-camera viewport overhead, too many render products, default viewport work in headless mode, or poor multi-GPU scaling, do not apply fixes here. Summarize the benchmark evidence and use perf-tuning for the configuration changes.

Output Files

  • kpis_benchmark_<name>.json — benchmark KPIs (main results)
  • kit.log — execution log (if --/log/file= is set)
  • *.tracy — Tracy profiling trace (only with Tracy args)
  • *.nsys-rep — Nsight profiling trace (only with nsys)

Note: benchmark_result.json and startup_*.json are NOT produced by default in v5.x/v6.x. The primary results file is kpis_benchmark_<name>.json.


Thêm skills từ nvidia

compileiq-debug
nvidia
Sử dụng khi có điều gì đó không ổn: Search() bị treo, tất cả các đánh giá đều trả về INVALID_SCORE, điểm số không cải thiện, mọi cấu hình đều trả về cùng một số, lỗi ptxas…
create-github-pr
nvidia
Tạo pull request GitHub bằng cách sử dụng gh CLI. Sử dụng khi người dùng muốn tạo PR mới, gửi mã để xem xét, hoặc mở pull request. Từ khóa kích hoạt -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Quét các vấn đề đang mở khác để tìm những vấn đề mà một PR nhất định có thể sửa hoặc vô tình làm hỏng. Đưa ra các cơ hội sửa lỗi liền kề và rủi ro mâu thuẫn với file:dòng…
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…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
Duy trì các bộ nạp plugin động NeMo Relay, tệp kê khai, SDK gốc Rust, giao thức worker gRPC, SDK worker Python, tài liệu, kiểm thử và phạm vi quy trình phát hành
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,…