在现代机器人和物理仿真研究领域,计算性能和可扩展性已成为推动创新的核心要素。Newton是一个开源的、基于GPU加速的物理仿真引擎,旨在为机器人学研究者和仿真开发者提供高性能、可微分且易于扩展的仿真平台。由Disney Research、Google DeepMind与NVIDIA共同发起,Newton依托NVIDIA的Warp框架,并以MuJoCo Warp作为主要后端,实现了面向大规模仿真和差分仿真的设计目标。Newton不仅强调计算速度,还注重与现代可视化与数据交换标准的兼容,如OpenUSD,从而为仿真工作流提供完整且可复现的解决方案。 Newton的设计哲学聚焦于GPU优先策略、模块化架构和社区驱动。GPU优先意味着计算密集型的动力学求解、碰撞检测、颗粒与流体模拟等关键环节尽可能在GPU上完成,以充分利用并行计算能力。
这一策略能够显著提升仿真速度,尤其在需要大量实体、复杂接触或高分辨率网格时表现突出。模块化架构允许研究者在保持核心稳定性的同时,为特定物理过程、传感器仿真或控制策略插入自定义模块。作为一个社区主导的项目,Newton采用Apache-2.0许可并托管在GitHub上,欢迎贡献与企业级扩展。 核心功能方面,Newton支持刚体动力学、关节与连杆系统、柔体与布料仿真、线性弹性及基于粒子的固体方法(MPM),并具备多物理场耦合能力,例如软体与流体、碰撞与摩擦、线缆动力学等。对于机器人学应用,Newton兼容URDF模型,并提供逆运动学、动力学求解和控制接口,便于将仿真与强化学习、运动规划或模型预测控制整合。可微分仿真是Newton的一大亮点,通过与自动微分框架的集成,研究者可以直接在仿真内部计算梯度,用于参数识别、控制器优化和基于梯度的策略训练。
与底层技术的结合是Newton能够快速发展的关键。Warp提供高效的GPU计算抽象与内置运算原语,简化了跨多种GPU设备的开发工作。MuJoCo Warp作为Newton的主要后端,为经典的动力学求解提供了成熟且高效的实现,特别适合机器人关节与接触问题。在渲染与场景交换方面,Newton支持OpenUSD格式,使得仿真结果可以无缝导出到现代可视化与内容制作工具链,便于数据记录与后处理。这样的生态整合使得Newton既能服务科研,也能融入生产级仿真管线。 上手Newton的流程相对直观。
项目推荐使用uv包管理工具来配置运行环境,官方示例覆盖从基础摆到复杂的软体耦合与可微分训练任务。基本的步骤包括从GitHub克隆仓库,使用uv同步示例依赖,然后运行内置的示例脚本,例如git clone git@github.com:newton-physics/newton.git,cd newton,uv sync --extra examples,随后可以使用uv run -m newton.examples basic_pendulum来启动示例。示例提供多种查看器支持,包括OpenGL窗口、USD文件输出与ReRun集成,也可通过命令行参数在不同设备上运行,例如在GPU上使用--device cuda:0。文档与示例代码为开发者提供了丰富的参考与快速验证场景。 在应用案例上,Newton已展示出在多类研究任务中的潜力。机器人控制器和策略学习方面,Newton的可微分能力允许直接通过仿真梯度优化策略或进行系统辨识。
对于需要精确接触建模的操控任务,Newton提供高效的接触求解器与摩擦模型。柔体仿真与布料模拟方面,Newton支持高保真布料折叠、悬挂与碰撞行为,能够生成用于机器抓取或服装自动化的训练数据。多物理场耦合场景,例如软体与刚体、流体与固体的相互作用,也能在Newton中得到支持,这为机器人与材料交互的研究带来更多实验可能性。 性能与扩展性方面,Newton通过在GPU上执行关键计算来获得高吞吐。与传统仅在CPU上运行的仿真器相比,GPU并行化能在相同硬件约束下显著加速多实体仿真、并行场景评估与大批量采样任务。Newton还支持在多种设备上运行,包括CPU与不同型号的CUDA设备,便于在不同的研究或部署环境中灵活选择计算资源。
扩展性体现在两个层面:一是用户可以在Python层面快速组合现有模块与接口以实现新的实验流程,二是高级用户可以基于Warp与MuJoCo Warp的底层能力,编写自定义内核或优化现有求解器以满足特定需求。 社区与开发治理是开源项目可持续发展的重要保障。Newton作为Linux Foundation项目,采取开放的治理模型并维护贡献指南、行为准则与安全政策。项目仓库中包含丰富的文档、示例与持续集成配置,社区的活跃程度从贡献者数量和星标数可以得到体现。对于企业用户或研究团队,Apache-2.0许可提供了宽松的商业使用权限,同时社区治理仓库提供了项目成员与决策流程的透明介绍,便于组织在采用前进行合规评估。 在选择仿真平台时,用户通常会比较Newton与其他同类工具在性能、功能与生态上的差异。
Newton以GPU加速与可微分仿真为核心优势,尤其适合需要大规模并行采样、高并发场景或基于梯度优化的研究任务。与一些商业闭源仿真器相比,Newton的开源特性和可扩展性使得研究者能够更自由地修改底层实现或集成自定义求解器。与此同时,Newton依托Warp与MuJoCo Warp的成熟技术栈,提供了兼顾性能与可靠性的实现路径。选择时应考虑预期仿真规模、对可视化与数据交换格式的需求、以及对差分信息的依赖度。 实际部署与调试时,有几个实践建议可以提升使用体验。首先在本地开发阶段优先使用示例场景进行验证,以熟悉API与设备管理。
其次在切换设备或扩展到多GPU时,务必监控显存使用与计算负载,合理配置批量与分辨率以避免资源瓶颈。若需要与深度学习框架集成,例如PyTorch,可利用官方提供的示例和额外依赖,如torch-cu12选项,来确保张量与梯度在仿真与学习框架之间高效传递。记录仿真配置、随机种子与环境版本有助于结果复现与论文发布。 在研究与工业应用前景方面,Newton的GPU加速和可微分特性使其在以下领域拥有广泛应用潜力。机器人学中的闭环控制、采样高并发场景用于强化学习训练、系统辨识以及仿真辅助设计都能显著受益。制造与数字孪生领域可以利用Newton的高保真仿真与OpenUSD兼容性,实现仿真到可视化的无缝管线。
计算物理与材料科学研究者也可以借助其MPM与粒子方法能力来探索复杂材料行为与多物理耦合问题。 对于希望深入参与Newton生态的开发者与研究者,贡献路径多样。通过提交示例、修复文档、改进性能分析脚本或实现新的物理模块,社区成员可以帮助项目演进。项目的持续集成与基准测试框架为贡献提供了自动化验证手段,保持核心稳定性与性能回归可控。科研团队若将Newton作为研究工具,推荐在论文中引用项目的CITATION.cff与相关文献,以便社区统计研究成果的影响力。 尽管Newton具备许多优势,采用过程中仍需权衡若干实际因素。
GPU优先的设计要求在硬件上投入较高成本,尤其在需要大规模仿真或高分辨率模拟时,合适的GPU成为性能瓶颈的关键。对于某些特定的工业仿真任务,现有商业工具可能在特定功能或长期支持方面更成熟,因此在迁移或集成前应做兼容性与功能需求评估。社区驱动的开源项目意味着API可能经历较快演进,研究团队在长期项目中应关注版本管理与依赖稳定性。 总结来看,Newton是面向未来机器人与物理仿真的有力工具,结合了GPU加速、可微分仿真与现代数据交换标准,为研究者与工程师提供了灵活且高效的平台。其模块化设计与开源生态降低了定制化门槛,而与Warp、MuJoCo Warp及OpenUSD的整合则确保了性能与可视化能力的同步提升。无论是用于快速原型验证、强化学习训练的并行采样,还是复杂材料与多物理耦合问题的研究,Newton都提供了值得探索的路径。
对于希望开始使用的团队,按照官方示例与文档逐步构建实验环境,并结合硬件资源进行性能调优,将有助于最大化Newton在科研或工程项目中的价值。 更多信息可在其GitHub仓库与官方文档中找到,仓库包含示例集合、安装与运行说明、贡献指南和许可证信息,便于开发者立即开始实验与贡献。 。
