NVIDIA DGX Spark 部署指南：Ubuntu 24.04 环境下 Isaac Sim 5.1.0 与 Isaac Lab 安装教程

一、环境准备与驱动安装

在 Ubuntu 24.04 上，首先需要确保 NVIDIA 驱动和容器工具链已正确安装。

# 更新系统sudo apt update && sudo apt upgrade -y# 安装 NVIDIA 驱动 (建议 555 及以上版本以支持最新特性)sudo ubuntu-drivers install# 安装 Docker 和 NVIDIA Container Toolkitsudo apt install -y docker.iocurl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg# ... 配置存储库并安装 ...sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

二、安装 Isaac Sim 5.1.0

Isaac Sim 5.1.0 提供了更强大的物理仿真引擎。在 DGX 机器上，推荐使用容器化安装方式以便于管理。

• 获取权限： 访问 NVIDIA NGC 官网，获取个人 API Key。
• 拉取镜像：

docker login nvcr.iodocker pull nvcr.io/nvidia/isaac-sim:5.1.0

运行测试镜像，确保显卡被正确挂载：

docker run --name isaac-sim --entrypoint bash -it --runtime=nvidia --gpus all -e "ACCEPT_EULA=Y" -v ~/docker/isaac-sim/cache/kit:/isaac-sim/kit/cache/Kit:rw nvcr.io/nvidia/isaac-sim:5.1.0

三、配置 Isaac Lab

Isaac Lab 是基于 Isaac Sim 的统一学习框架。以下是源码安装步骤：

# 克隆仓库git clone https://github.com/isaac-sim/IsaacLab.gitcd IsaacLab# 创建 Conda 环境 (推荐使用内置脚本)./isaaclab.sh --install # 这将自动检测 Isaac Sim 路径并配置环境

安装完成后，激活环境：

source ./isaaclab.sh --shell

四、运行首个强化学习示例

验证安装是否成功，我们可以运行一个简单的 Cartpole 训练任务：

python source/standalone/workflows/rl_games/train.py --task Isaac-Cartpole-v0 --headless

如果一切正常，你将看到训练日志开始滚动，这标志着你的 NVIDIA DGX Spark 已经成功部署了 Isaac Sim 5.1.0 + Isaac Lab 环境。