如何使用 NVIDIA Warp 和 MjWarp 加速机器人模拟和学习工作流
NVIDIA 博客介绍了如何将 MuJoCo 场景迁移到 MJWarp 以实现 GPU 加速。文章展示了从 SO-101 机械臂的 CPU 模拟到 2048 并行 GPU 环境的迁移步骤，包括模型上传、批处理状态复制、CUDA 图捕获和吞吐量测量。迁移后可实现单步从 CPU 世界到 GPU 批处理的并行推进。
推荐理由：NVIDIA 提供了从 MuJoCo 到 MJWarp 的迁移指南，展示了如何将单个机器人模拟扩展到 2048 个并行 GPU 环境，实现大规模采样。读者可据此在物理 AI 学习工作流中利用 GPU 加速。