EnvPool 项目推荐

EnvPool 项目推荐

envpool C++-based high-performance parallel environment execution engine (vectorized env) for general RL environments. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/en/envpool

项目基础介绍和主要编程语言

EnvPool 是一个基于 C++ 的高性能并行环境执行引擎，专为通用强化学习（RL）环境设计。该项目通过使用 C++ 和 pybind11 实现了高效的并行环境管理，能够在多核 CPU 上实现极高的帧率。EnvPool 不仅支持 Python 接口，还提供了 C++ 开发者 API，方便开发者进行自定义环境的集成。

项目核心功能

1. 高性能并行环境执行：EnvPool 能够在多核 CPU 上实现高达 1M FPS（Atari 游戏）和 3M FPS（Mujoco 模拟器）的帧率，显著优于传统的 Python 子进程并行环境。
2. 兼容多种 API：支持 OpenAI gym、DeepMind dm_env 和 gymnasium API，方便与现有 RL 库集成。
3. 同步和异步执行：支持同步和异步两种执行模式，满足不同场景的需求。
4. 多玩家环境支持：不仅支持单玩家环境，还支持多玩家环境的并行执行。
5. XLA 支持：与 JAX 的 jit 函数兼容，提供 XLA 接口，进一步提升性能。
6. 丰富的环境支持：支持多种 RL 环境，包括 Atari 游戏、Mujoco、经典控制环境、ViZDoom、DeepMind Control Suite 等。

项目最近更新的功能

1. 新增环境支持：增加了对更多 RL 环境的支持，如 Minigrid 和 Procgen。
2. 性能优化：进一步优化了并行执行的性能，特别是在低资源环境下的表现。
3. API 改进：改进了异步 API，使其更加稳定和高效。
4. 文档更新：更新了详细的教程和 API 文档，帮助开发者更好地理解和使用 EnvPool。
5. Bug 修复：修复了多个已知的 bug，提升了项目的稳定性和可靠性。

通过这些更新，EnvPool 不仅在性能上有了显著提升，还增强了其易用性和兼容性，使其成为 RL 研究者和开发者的理想选择。

envpool C++-based high-performance parallel environment execution engine (vectorized env) for general RL environments. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/en/envpool