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DI-hpc

DI-hpc

高性能计算组件加速强化学习算法

DI-HPC是一款专为强化学习算法设计的高性能计算组件，主要用于加速GAE、n-step TD和LSTM等常见模块。该组件支持前向和反向传播，适用于训练、数据收集和测试环节。DI-HPC兼容CUDA环境和多个PyTorch版本，提供简便的安装方式和性能测试工具。通过提升计算效率，DI-HPC为强化学习研究和开发提供了有力支持。

DI-HPC强化学习算法加速PyTorchCUDAGithub开源项目
访问官网GitHub文档

DI-HPC：决策智能 - 高性能计算

DI-HPC是一个用于强化学习算法中通用算法模块的加速算子组件，如GAE、n步TD和LSTM等。这些算子支持前向和后向传播，可用于训练、数据收集和测试模块。

要求

设置1

  • CUDA 9.2
  • PyTorch 1.5（推荐）
  • Python 3.6或Python 3.7或Python 3.8
  • Linux平台

设置2

  • CUDA 9.0
  • gcc 5.4.0
  • PyTorch 1.1.0
  • Python 3.6或Python 3.7
  • Linux平台

注：我们建议DI-HPC和DI-Engine共享相同的环境，PyTorch版本从1.1.0到1.10.0应该都可以。

快速开始

从whl安装

获取DI-HPC最简单的方法是使用pip，你可以从以下链接获取.whl文件：

然后执行：

$ pip install <你的WHL文件>

从源代码安装

或者，你可以从git主分支安装最新的DI-HPC：

$ python3 setup.py install

在Linux上运行

你可以通过以下命令获得基准测试结果：

$ python3 tests/test_gae.py

待办事项

  • [] 为强化学习开发Trition内核

反馈和贡献

我们感谢所有改进DI-engine的反馈和贡献，包括算法和系统设计。CONTRIBUTING.md提供了一些必要的信息。

许可证

DI-hpc基于Apache 2.0许可证发布。

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