AMD：오픈소스 Schola가 Unreal Engine과 강화학습을 연결하여 ROCm에서 로봇 팔을 훈련합니다
AMD가 Schola를 발표했습니다. Python 프레임워크와 gRPC를 통해 Gymnasium 호환 강화학습 훈련을 가능하게 하는 Unreal Engine용 오픈소스 플러그인입니다. 예시에서는 협동 로봇 팔 xArm6를 Unreal Engine 5.7에서 MuJoCo 물리 엔진, PPO 알고리즘, PyTorch를 AMD ROCm GPU 스택으로 훈련합니다. 튜토리얼은 팔 끝을 무작위 목표 위치로 이동시키는 도달 작업을 보여줍니다.
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AMD가 Schola 튜토리얼을 공개했습니다. Unreal Engine과 강화학습을 연결하여 AMD 하드웨어에서 로봇을 훈련하는 오픈소스 플러그인입니다.
Unreal과 RL 프레임워크를 잇는 다리
Schola는 Unreal Engine용 오픈소스 플러그인으로, gRPC로 연결된 Python 프레임워크를 통해 Gymnasium 호환 강화학습（RL） 훈련을 가능하게 합니다. 강화학습은 에이전트가 시행착오를 통해 보상을 최대화하며 학습하는 방법입니다. Unreal을 Gymnasium 같은 도구와 연결함으로써 Schola는 현실감 있는 시뮬레이션과 검증된 RL 라이브러리를 융합합니다.
AMD 스택에서 로봇 팔 훈련
예시에서는 협동 로봇 팔 xArm6（6축 자유도）를 Unreal Engine 5.7에서 MuJoCo 물리 엔진과 함께 훈련합니다. 알고리즘은 Stable Baselines 3의 PPO（근위 정책 최적화）이며, 연산은 AMD ROCm GPU 가속 스택의 PyTorch가 담당합니다. 작업은 「도달」——팔 끝을 무작위로 설정된 목표 위치로 이동시킵니다. 이 튜토리얼은 정량적 벤치마크 결과를 포함하지 않는 실습 가이드로, 성능 비교가 아닌 툴체인 시연으로서의 역할을 합니다.
자주 묻는 질문
- AMD Schola는 무엇입니까？
- Python과 gRPC를 통해 Gymnasium 호환 강화학습 훈련을 가능하게 하는 Unreal Engine용 오픈소스 플러그인입니다.
- 예시에서는 무엇을 훈련합니까？
- xArm6 로봇 팔을 Unreal Engine 5.7에서 MuJoCo 물리 엔진, PPO 알고리즘, PyTorch를 AMD ROCm 스택으로 훈련합니다.