Panduan ini memaparkan migrasi simulasi lengan robot SO-101 dari MuJoCo berbasis CPU ke MJWarp yang berjalan di NVIDIA GPU. Sistem ini memproses 2.048 lingkungan paralel simultan menggunakan kernel NVIDIA Warp, sehingga langkah simulasi dapat dilakukan dalam skala besar tanpa perlu memindahkan data keluar dari perangkat. Pendekatan ini cocok untuk mempercepat workflow reinforcement learning yang mengutamakan throughput simulasi, bukan presisi langkah tunggal. Namun, prosesnya menuntut penulisan logika khusus bertumpu pada CUDA dan hanya menjadi tugas infrastruktur, tanpa menyentuh aspek pelatihan policy. sumber: huggingface.co my other side: setyadi.com