MuJoCo Warp

DeepMind 与 NVIDIA 用 Warp 重写的 GPU 版 MuJoCo，面向大批量并行。

MuJoCo Warp 是 Google DeepMind 和 NVIDIA 联合开发的 GPU 版 MuJoCo，用 NVIDIA Warp（在 Python 里写 GPU 核函数的框架）重新实现，也是 Newton 物理引擎的核心求解器。它追求吞吐量，一次推进成百上千个仿真「世界」；官方称在几何体多、自由度高、接触复杂的场景上比 MJX 扩展得更好，也更容易和 PyTorch 配合。代价是单步延迟可能比原版 MuJoCo 慢，实时控制仍用原版；它也不支持自动求导，要可微得用 MJX 的 JAX 实现。它还带光线追踪批量渲染。2026 年 1 月起以 mujoco-warp 发布到 PyPI，版本号与 MuJoCo 同步，mjlab、MJX、MuJoCo Playground 和 Newton 都能调用。

例子用 mjw.put_model 把模型放上显卡，用 mjw.make_data(mjm, nworld=100) 建 100 个世界，一次 mjw.step 就把 100 个仿真同时往前推一步；再用 CUDA Graph 捕获循环进一步提速。

也叫

mujoco-warp、MJX-Warp

相关

MuJoCo、MJX、Newton 物理引擎、Warp、mjlab、GPU 并行仿真

来源

google-deepmind/mujoco_warp (GitHub)
MuJoCo Warp documentation
mujoco-warp (PyPI)

信息截至

2026-09