如何做到史上最快的基于CPU的通用强化学习环境并行模拟器？

这不是标题党谢谢，这是我暑假做的项目）

TL; DR: EnvPool是一个基于C++的、高效的、通用的RL并行环境（俗称vector env）模拟器，并且能兼容已有的gym/dm_env API。根据现有测试结果，能在正常的笔记本上比python subprocess快个3倍，并且在服务器上加速比也很高（核越多越高），在256核的CPU上能全吃满，跑出一百万FPS，比subprocess快十几倍，比之前最快的异步模拟器 Sample Factory（https://github.com/alex-petrenko/sample-factory/）还快个一倍多两倍（有的时候甚至同步版EnvPool跑的都比Sample Factory快）！

现在已经在GitHub开源了！欢迎批评以及各种评测（虽然还有很多东西没从内部版checkout出来……在做了在做了……咕咕咕）

https://github.com/sail-sg/envpool

使用的话……原来SubprocVecEnv怎么用，EnvPool也可以一样用，当然还有一些高端用法后面会慢慢说

为啥要做这个项目

首先玩过RL的人应该都知道，如果把1个env和1个agent交互的过程变成n个env和1个agent交互，那么训练速度会大大提高（如果调参调的好的话），计算资源利用率也会提高，这样就可以几分钟train出来一个不错的AI而不是原来的几小时甚至几天。（其实这也是 tianshou （https://github.com/thu-ml/tianshou）立项原因之一）

其次是目前主流的环境并行解决方案是python for-loop和python subprocess+share memory。虽然很方便写，但是……太慢了。for-loop慢是很正常的，subprocess慢是因为几个原因，一个是process的切换需要context switching，导致overhead比较大，第二个是python有GIL，三是数据传输也有额外开销，四是python有点慢（所以正常的环境为了确保性能都是C++写的）

那么我们为啥不能直接在C++这一层把并行给做了呢？对外只暴露batch的接口

然后有人要说了，为啥不分布式呢？ray其实也做了这个而且看起来挺灵活。但是根据测试，ray的计算资源利用率不太行，通常加速比是负数（，这样会花很多冤枉钱在训练上面

然后有人要说了，为啥不GPU用CUDA做呢？其实有项目已经做这个方面的优化了比如 Brax / Isaac-gym，但是GPU的话其实不够通用，要重写整个env代码，意味着不能很好兼容生态以及不能用一些受商业保护的代码。所以现在他们只重写了几个类似mujoco的env，虽然能达到几千万FPS但毕竟不能适用于所有RL环境。

Brax：https://github.com/google/brax

 Isaac-gym：https://developer.nvidia.com/isaac-gym

然后有人要说了，为啥之前没人做这个C++层面并行的idea？其实是有的，只不过没做好。举几个例子是openai的 gym3 和 procgen 也是这么做的，但是我当时顺便测了下速发现他们 实 在 不 行。看这里有个讨论：https://github.com/thu-ml/tianshou/issues/409

 gym3 ：https://github.com/openai/gym3

procgen：https://github.com/openai/procgen

（一个小插曲：我还在写EnvPool的时候，678月连着放了Brax/Isaac-gym/WarpDrive，虽然都是通过GPU进行加速，但是感觉非常慌，害怕连这种代码量巨大的项目也要卷……不过看起来是我多虑了）

（还有一个小插曲：某天看到票圈里面有个人说，花了三个月时间做Atari实验一共用了60万RMB，说应该把Atari剔除出RL benchmark。那我负责喊666然后顺便可以推销一波EnvPool，能省40万的话我要的也不多，就40万吧（雾

那么EnvPool性能究竟如何？

首先先解释一下EnvPool是如何区分同步step和异步step的。实际上在内部实现的时候这两种直接被看做是同一种方法，简单来讲举个例子，有8个env（num_envs=8）但是我每次设置只返回其中4个的结果（batch_size=4），每次step的时候把剩下的env放在background继续跑，这就是异步step；同步step就是num_envs == batch_size，每次等全部step好再返回。理论上这种异步step能够有效提高CPU利用率（事实确实如此）

然后直接上图

昨天和今天刚跑出来的。

首先EnvPool可以很方便的定义是同步版（每次step所有env，和vector_env一样）还是异步版（每次异步step指定env），这里面可以认为Sample Factory和EnvPool (async/numa) 是一组都是异步step，剩下的都是同步step。公平起见这里来算下每一组的倍数：

为了不伤害Subprocess的自尊心，我这里就不拿async EnvPool和它比了。NUMA太优秀了就先一边站着。

值得一提的是Sample Factory是异步实现的env.step，但是和EnvPool同步版的性能却差不多，更加证明了python-level parallalization是多么不行）

其实还有vizdoom的benchmark结果的，但是还没从内部版checkout到开源版本上面，到时候会更的！

那么……生态呢？

开源项目必须得在生态营造的地方下功夫才不至于会死。

首先是安装，使用 pip install envpool 就能在linux机子上安装成功（需要python版本3.7以上）（时间太赶还要上课做作业暂时先没考虑别的操作系统了……）

其次是用法，使用

env_gym = envpool.make_gym("Pong-v5", ...)
env_dm = envpool.make_dm("Pong-v5", ...)

# obs/act shape
observation_space = env_gym.observation_space
action_space = env_gym.action_space

就能轻松得到一个gym.Env或者dm_env，在同步模式下API是和已有的标准API完全一致，当然也可以只step/reset部分env，只需要多传一个参数就行：

while True:
  act = policy(obs)
  obs, rew, done, info = env.step(act, env_id)
  env_id = info["env_id"]

（这其实已经是异步step了，如果每次env_id都只有一部分的话）

以及在设计新版EnvPool的时候，我们还考虑了结构化数据（比如nested observation/action）、multi-player env、以及二者融合的情况，接口都预留好了；

以及对于潜在的contributor而言，只需要在C++一侧按照envpool/core/env.h的API把环境接好，然后实例化注册一下就能成功用上EnvPool的加速。

对于开源项目最重要的测试和文档，现在已经搭了一套比较成熟的CI pipeline进行C++和Python两方面的测试，并且文档已经就位了：

里面有各种API解释和各种可配置参数。以及顺带提供了一些examples在envpool/examples at master · sail-sg/envpool（https://github.com/sail-sg/envpool/tree/master/examples），理论上可以直接跑的（虽然确实还比较少但是……我不想掉头发，会做的会做的 咕咕咕咕）

最后日常不要脸求star，再放一遍链接

https://github.com/sail-sg/envpool

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