5G Simulation专业
Isaac-Net:GPU批处理5G仿真让百万机器人在环训练成为可能
本文提出Isaac-Net,这是一个GPU批处理的5G新空口(NR)模块,可与Isaac Lab物理引擎同步推进数千个环境的网络模拟,用于大规模多机器人强化学习训练。在验证配置下,Isaac-Net在一张GPU上支持约104.8万个机器人以1.24控制步/秒运行,达到无网络时速率的83%,并且其NR引擎无需拟合参数即可复现ns-3 5G-LENA的中位延迟。该研究为预印本,尚未经过同行评审。
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本文提出Isaac-Net,这是一个GPU批处理的5G新空口(NR)模块,可与Isaac Lab物理引擎同步推进数千个环境的网络模拟,用于大规模多机器人强化学习训练。在验证配置下,Isaac-Net在一张GPU上支持约104.8万个机器人以1.24控制步/秒运行,达到无网络时速率的83%,并且其NR引擎无需拟合参数即可复现ns-3 5G-LENA的中位延迟。该研究为预印本,尚未经过同行评审。
论文来自 arXiv 机器人领域。尚未生成摘要的论文,显示摘要开头部分。