NVIDIA/warp

Warp는 GPU 가속 시뮬레이션 (GPU-accelerated simulation), 로보틱스 (robotics), 그리고 머신러닝 (machine learning)을 위한 Python 프레임워크입니다. Warp는 일반적인 Python 함수를 가져와 CPU 또는 GPU에서 실행될 수 있는 효율적인 커널 (kernel) 코드로 JIT 컴파일합니다.

Warp는 물리 시뮬레이션 (physics simulation), 로보틱스 (robotics), 기하학적 처리 (geometry processing) 등을 위한 풍부한 프리미티브 (primitives) 세트를 제공합니다. Warp 커널은 미분 가능 (differentiable)하며, PyTorch, JAX, Paddle과 같은 프레임워크와 함께 머신러닝 파이프라인 (machine-learning pipelines)의 일부로 사용될 수 있습니다.

중력 인력 하에서 100만 개의 입자를 20줄의 코드로 시뮬레이션하십시오:

import warp as wp
import numpy as np
num_particles = 1_000_000
...

Python 버전 3.10 이상이 필요합니다. Warp는 Windows 및 Linux의 x86-64 및 ARMv8 CPU, 그리고 macOS의 Apple Silicon (ARMv8)에서 실행될 수 있습니다. GPU 지원을 위해서는 CUDA 지원 NVIDIA GPU와 드라이버 (최소 GeForce GTX 9xx 이상)가 필요합니다.

Warp를 설치하는 가장 쉬운 방법은 PyPI를 이용하는 것입니다:

pip install warp-lang

예제 실행 및 USD 관련 기능을 위한 추가 의존성 (dependencies)을 설치하려면 다음을 사용할 수도 있습니다:

pip install warp-lang[examples]

나이틀리 빌드 (nightly builds), conda, CUDA 13 빌드, 소스 빌드 및 CUDA 드라이버 요구 사항에 대해서는 설치 가이드 (Installation Guide)를 참조하십시오.

NVIDIA Accelerated Computing Hub에는 현재 활발하게 유지 관리되고 있는 Warp 튜토리얼 세트가 포함되어 있습니다:

Notebook	Colab Link
Introduction to NVIDIA Warp
GPU-Accelerated Ising Model Simulation in NVIDIA Warp

또한, notebooks 디렉토리의 여러 노트북은 추가적인 예제를 제공하며 Warp의 주요 기능들을 다룹니다:

warp/examples 디렉토리에는 물리 시뮬레이션 (physics simulation), 기하학적 처리 (geometry processing), 최적화 (optimization), 그리고 타일 기반 GPU 프로그래밍 (tile-based GPU programming)을 다루는 예제들이 포함되어 있습니다. 예제를 실행하기 전에 다음을 사용하여 선택 사항인 예제 의존성을 설치하십시오:

pip install warp-lang[examples]

Linux aarch64 시스템 (예: NVIDIA DGX Spark)에서는 usd-core 휠 (wheels)이 해당 플랫폼에서 제공되지 않기 때문에, [examples] 추가 설치 시 usd-core 대신 usd-exchange가 호환 가능한 대체재로 자동 설치됩니다.

예제는 다음과 같이 명령줄 (command-line)에서 실행할 수 있습니다:

python -m warp.examples.<example_subdir>.<example>

대부분의 예제는 CPU 또는 CUDA 지원 장치 (CUDA-capable device)에서 실행할 수 있지만, 몇몇 예제는 CUDA 지원 장치가 필요합니다. 이러한 예제들은 예제 스크립트 상단에 표시되어 있습니다. 일부 예제는 현재 작업 디렉토리에 시간 샘플링된 애니메이션 (time-sampled animations)을 포함하는 USD 파일을 생성합니다. 이 파일들은 Pixar의 UsdView, Blender 또는 모든 USD 호환 뷰어에서 확인할 수 있습니다.

예제 소스 코드를 탐색하려면 다음과 같이 파일이 위치한 디렉토리를 열 수 있습니다:

python -m warp.examples.browse

| dem | fluid | graph capture | marching cubes |
| mesh | nvdb | raycast | raymarch |
| sample mesh | sph | torch | wave |
| 2-D incompressible turbulence in a periodic box |

| diffray | fluid checkpoint | particle repulsion | navier-stokes perturbation |

| mlp | nbody | mcgp |

Warp에 대한 추가적인 배경 지식은 다음 리소스를 참조하십시오:

• 제품 페이지 (Product Page)
• SIGGRAPH 2024 강의 슬라이드 (SIGGRAPH 2024 Course Slides)
• GTC 2024 발표 (GTC 2024 Presentation)
• GTC 2022 발표 (GTC 2022 Presentation)
• GTC 2021 발표 (GTC 2021 Presentation)
• SIGGRAPH Asia 2021 미분 가능한 시뮬레이션 강의 (SIGGRAPH Asia 2021 Differentiable Simulation Course)

자주 묻는 질문 (FAQ)에서 일반적인 질문들을 확인하십시오.

문제, 질문 및 기능 요청은 GitHub Issues에 등록할 수 있습니다.

GitHub Issues에 적합하지 않은 문의 사항은 warp-python@nvidia.com으로 이메일을 보내주시기 바랍니다.

커뮤니티의 기여와 풀 리퀘스트 (pull requests)를 환영합니다. Warp 개발에 기여하는 방법에 대한 자세한 내용은 기여 가이드 (Contribution Guide)를 참조하십시오.

Warp는 Apache License, Version 2.0에 따라 제공됩니다. 전체 라이선스 텍스트는 LICENSE.md를 참조하십시오.

이 프로젝트는 추가적인 제3자 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트를 다운로드하고 설치합니다. 사용하기 전에 이러한 오픈 소스 프로젝트의 라이선스 약관을 검토하십시오.

build_lib.py를 사용하여 소스에서 Warp를 빌드할 때

스크립트를 실행하면, 빌드 프로세스가 자동으로 NVIDIA libmathdx를 다운로드합니다. 이미 빌드된 Warp 패키지(예: PyPI 제공)에는 libmathdx가 라이브러리 바이너리에 정적 링크 (statically linked)되어 포함되어 있습니다. 두 경우 모두, libmathdx는 NVIDIA 소프트웨어 라이선스 계약 (NVIDIA Software License Agreement)의 적용을 받습니다.

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