この記事の内容
n番煎じですがWSL2上でGPU使ってGenesisを動かす方法について書いておきます．
筆者の場合pythonをpoetry環境下で動かしたかったのですが，少し詰まった部分があったので備忘録として投下します．
前提条件
筆者の環境は以下のとおり
| 条件 | |
|---|---|
| CPU | Core i9-12900K |
| GPU | GeForce RTX3080 |
| OS | Windows 11 |
| WSL2 | Ubuntu 22.04 |
その上で，
- Windows 11上でWSL2導入済
- WSL2のUbuntu上でpyenv導入済
- WSL2のUbuntu上でpoetry導入済
とする．
なお，pyenvで指定するpythonのバージョンは3.10.16にした．
手順
1. WSL2上でのGPU有効化
こちらの記事を参考にWSL2でGPUを利用できるようにする．
具体的には
1.1 Windows上にGPUのドライバをインストール
こちらのサイトの「Get CUDA driver」から
自分が使用するGPU，OSを選択して検索．
筆者はGeForce Game Readyドライバーを選択した．
選択後はダウンロードして画面の指示に従ってインストール
1.2 WSL2上にCUDAドライバをインストール
に従ってWSL2上でコマンドを実行．
実際に打ったコマンドは以下のとおり．
$ sudo apt-key del 7fa2af80
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
$ sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.6.3/local_installers/cuda-$ repo-wsl-ubuntu-12-6-local_12.6.3-1_amd64.deb
$ sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-6-local_12.6.3-1_amd64.deb
$ sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-6-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-6
最後にnvidia-smiを打ってGPUのモニタリングが出来ればOK．
場合によってはPCの再起動が必要かもしれない．
2. Genesis導入
Genesisの導入はこちらを参考に行った．
2.1 poetryでプロジェクトの作成
適当なフォルダを作成してその中でpoetry initしておく．
$ mkdir genesistest
$ cd genesistest
$ poetry init
2.2 pytorch導入
ここを参考にpytorchを導入．
上だとCUDA12.6を入れているが，CUDA12.4の方法でやった．
$ poetry add torch torchvision torchaudio
2.3 genesis導入
そのままgenesis-worldを入れようとするとdependenciesの問題で怒られるので一工夫必要
具体的にはpyproject.toml内に以下を追記
[tool.poetry.dependencies]
python = [
">=3.10,<4.0"
]
その後でgenesis-worldを入れるとエラー無く入る．
$ poetry add genesis-world
つぎにgenesisパッケージをcloneする．
$ git clone https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis.git
テストコードとして適当な名前で以下のファイルを保存.
import genesis as gs
gs.init(backend=gs.gpu)
scene = gs.Scene(show_viewer=True)
plane = scene.add_entity(gs.morphs.Plane())
franka = scene.add_entity(
gs.morphs.MJCF(file='xml/franka_emika_panda/panda.xml'),
)
scene.build()
for i in range(1000):
scene.step()
ここで，cudaのパスが通らない問題とOpenGLのエラーで起動できない問題を回避するために以下をたたく．
（bashrcに書いておくと吉）
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/wsl/lib:$LD_LIBRARY_PATH
$ export PYOPENGL_PLATFORM=glx
いよいよ実行してロボットアームが倒れるシミュレーションを表示できればOK
$ poetry run python test.py
3. 強化学習のテスト
$ git clone https://github.com/leggedrobotics/rsl_rl
$ cd rsl_rl && git checkout v1.0.2
$ cd ..
$ poetry add --editable ./rsl_rl/c
$ cd ..
$ poetry add tensorboard
インストールできたら学習を実行
$ poetry run python Genesis/examples/locomotion/go2_train.py
筆者の環境だと1分くらいで学習が終わった．（はやい）
学習結果を見る
$ poetry run python Genesis/examples/locomotion/go2_eval.py
犬型ロボットが歩いていればOK．