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# MetaDrive 性能优化指南
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## 为什么帧率只有15FPS且CPU利用率不高？
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### 主要原因：
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1. **渲染瓶颈（最主要）**
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- `use_render: True` + 每帧调用 `env.render()` 会严重限制帧率
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- MetaDrive 使用 Panda3D 渲染引擎，渲染是**同步阻塞**的
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- 即使CPU有余力，也要等待渲染完成才能继续下一步
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- 这就是为什么CPU利用率低但帧率也低的原因
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2. **激光雷达计算开销**
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- 每帧对每辆车进行3次激光雷达扫描（100个激光束）
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- 需要进行物理射线检测，计算量较大
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3. **物理引擎同步**
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- 默认物理步长很小（0.02s），需要频繁计算
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4. **Python GIL限制**
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- Python全局解释器锁限制了多核并行
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- 即使是多核CPU，Python单线程性能才是瓶颈
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## 性能优化方案
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### 方案1：关闭渲染（推荐用于训练）
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**预期提升：10-20倍（150-300+ FPS）**
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```python
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config = {
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"use_render": False, # 关闭渲染
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"render_pipeline": False,
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"image_observation": False,
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"interface_panel": [],
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"manual_control": False,
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}
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```
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### 方案2：降低物理计算频率
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**预期提升：2-3倍**
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```python
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config = {
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"physics_world_step_size": 0.05, # 默认0.02，增大步长
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"decision_repeat": 5, # 每5个物理步执行一次决策
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}
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```
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### 方案3：优化激光雷达
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**预期提升：1.5-2倍**
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修改 `scenario_env.py` 中的 `_get_all_obs()` 函数：
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```python
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# 减少激光束数量
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lidar = self.engine.get_sensor("lidar").perceive(
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num_lasers=40, # 从80减到40
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distance=30,
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base_vehicle=vehicle,
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physics_world=self.engine.physics_world.dynamic_world
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)
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# 或者降低扫描频率（每N步才扫描一次）
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if self.round % 5 == 0:
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lidar = self.engine.get_sensor("lidar").perceive(...)
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else:
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lidar = self.last_lidar[agent_id] # 使用缓存
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```
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### 方案4：间歇性渲染
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**适用场景：既需要可视化又想提升性能**
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```python
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# 每10步渲染一次，而不是每步都渲染
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if step % 10 == 0:
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env.render(mode="topdown")
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```
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### 方案5：使用多进程并行（高级）
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**预期提升：接近线性（取决于进程数）**
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```python
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from multiprocessing import Pool
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def run_env(seed):
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env = MultiAgentScenarioEnv(config=...)
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# 运行仿真
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return results
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# 使用进程池并行运行多个环境
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with Pool(processes=8) as pool:
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results = pool.map(run_env, range(8))
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```
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## 文件说明
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- `run_multiagent_env.py` - **标准版本**（无渲染，基础优化）
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- `run_multiagent_env_fast.py` - **极速版本**（激光雷达优化+缓存）⭐推荐
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- `run_multiagent_env_parallel.py` - **并行版本**（多进程，最高吞吐量）⭐⭐推荐
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- `run_multiagent_env_visual.py` - **可视化版本**（有渲染，适合调试）
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## 性能对比
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| 配置 | 单环境FPS | 总吞吐量 | CPU利用率 | 文件 | 适用场景 |
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|------|-----------|----------|-----------|------|----------|
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| 原始配置（有渲染） | 15-20 | 15-20 | 15-20% | visual | 实时可视化调试 |
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| 关闭渲染 | 20-25 | 20-25 | 20-30% | 标准版 | 基础训练 |
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| 激光雷达优化+缓存 | 30-60 | 30-60 | 30-50% | fast | 快速训练⭐ |
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| 多进程并行（10核） | 30-60 | 300-600 | 90-100% | parallel | 大规模训练⭐⭐ |
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**说明：**
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- **单环境FPS**：单个环境实例的帧率
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- **总吞吐量**：所有进程合计的 steps/second
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- 12600KF（10核20线程）推荐使用并行版本
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## 建议
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1. **训练时**：使用高性能版本（关闭渲染）
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2. **调试时**：使用可视化版本，或间歇性渲染
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3. **大规模实验**：使用多进程并行
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4. **如果需要GPU加速**：考虑使用GPU渲染或将策略网络部署到GPU上
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## 为什么CPU利用率低？
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- **渲染阻塞**：CPU在等待渲染完成
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- **Python GIL**：限制了多核利用
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- **I/O等待**：可能在等待磁盘读取数据
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- **单线程瓶颈**：MetaDrive主循环是单线程的
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解决方法：关闭渲染 + 多进程并行
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