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Blackwell実機検証：Isaac Sim 6.0.0 + Isaac LabでGUI付きロボット学習環境を構築

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強化学習
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Isaac Lab
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はじめに

DGX Spark（Blackwell GB10）上でIsaac Sim 6.0.0とIsaac Labを動作させ、GUI付きで強化学習の可視化に成功しました。本記事では、ソースビルドからGUI表示までの手順をまとめます。

検証環境

項目 値
GPU NVIDIA GB10（Blackwell / Tegra）
Driver 580.95.05
CUDA 13.0
メモリ 128GB UMA（約92GB利用可能）
OS Ubuntu 24.04.3 LTS
アーキテクチャ aarch64（ARM64）
GCC 11.5.0
Isaac Sim 6.0.0-rc.13（ソースビルド）
Isaac Lab 最新版（ソースビルド）

セットアップ手順

Step 1: GCC 11のインストール

Isaac SimのビルドにはGCC 11が必要です。

sudo apt update && sudo apt install -y gcc-11 g++-11 git-lfs

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-11 200
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-11 200

# 確認
gcc --version
# gcc (Ubuntu 11.5.0-...) 11.5.0

Step 2: Isaac Sim 6.0.0のクローンとビルド

mkdir -p ~/isaac && cd ~/isaac

git clone --recursive https://github.com/isaac-sim/IsaacSim
cd IsaacSim

# 6.0.0タグにチェックアウト
git checkout v6.0.0-dev

# Git LFSファイルの取得
git lfs install && git lfs pull

# ビルド（約15分）
./build.sh

成功すると以下のメッセージが表示されます:

BUILD (RELEASE) SUCCEEDED (Took 846.25 seconds)

Step 3: 環境変数の設定

export ISAACSIM_PATH="$HOME/isaac/IsaacSim/_build/linux-aarch64/release"
export ISAACSIM_PYTHON_EXE="${ISAACSIM_PATH}/python.sh"
export LD_PRELOAD="$LD_PRELOAD:/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1"

Step 4: Isaac Simの動作確認

cd $ISAACSIM_PATH
./isaac-sim.sh

GUIウィンドウが表示されれば成功です。

起動ログの確認ポイント:

| GPU | Name                             | Active | GPU Memory |
| 0   | NVIDIA Tegra NVIDIA GB10         | Yes: 0 | 91927   MB |

Warp 1.10.1 initialized:
   CUDA Toolkit 12.8, Driver 13.0
   Devices:
     "cuda:0"   : "NVIDIA GB10" (120 GiB, sm_121, mempool enabled)

Isaac Sim Full Version: 6.0.0-rc.13

Step 5: Isaac Labのインストール

cd ~/isaac

git clone --recursive https://github.com/isaac-sim/IsaacLab
cd IsaacLab

# Isaac Simへのシンボリックリンク作成
ln -sfn "${ISAACSIM_PATH}" "${PWD}/_isaac_sim"

# インストール
./isaaclab.sh --install

Step 6: GUI付きで強化学習を実行

cd ~/isaac/IsaacLab

./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py \
  --task=Isaac-Cartpole-v0 \
  --num_envs 16 \
  --max_iterations 100

GUIウィンドウが開き、複数のCartpoleが同時に学習する様子をリアルタイムで確認できます。

ディレクトリ構成

~/isaac/
├── IsaacSim/
│   ├── _build/
│   │   └── linux-aarch64/
│   │       └── release/      # ビルド済みIsaac Sim 6.0.0
│   └── source/
└── IsaacLab/
    ├── _isaac_sim -> ../IsaacSim/_build/linux-aarch64/release
    └── scripts/
        └── reinforcement_learning/
            └── rsl_rl/
                └── train.py

環境変数の永続化

毎回設定が必要な環境変数は.bashrcに追記すると便利です:

cat >> ~/.bashrc << 'EOF'
export ISAACSIM_PATH="$HOME/isaac/IsaacSim/_build/linux-aarch64/release"
export ISAACSIM_PYTHON_EXE="${ISAACSIM_PATH}/python.sh"
export LD_PRELOAD="$LD_PRELOAD:/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1"
EOF

source ~/.bashrc

利用可能なタスク

タスク 説明
Isaac-Cartpole-v0 棒立てバランス（入門用）
Isaac-Ant-v0 四足歩行ロボット
Isaac-Humanoid-v0 二足歩行ロボット
Isaac-Velocity-Rough-H1-v0 H1ロボットの歩行学習

タスク一覧の確認:

./isaaclab.sh -p scripts/tools/list_envs.py

ヘッドレスモードでの実行

サーバー運用やバッチ学習では--headlessオプションを使用:

./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py \
  --task=Isaac-Cartpole-v0 \
  --num_envs 4096 \
  --headless \
  --max_iterations 1000

学習結果の確認

TensorBoardでログを可視化:

tensorboard --logdir ~/isaac/IsaacLab/logs/

ブラウザで http://localhost:6006 にアクセス。

まとめ

DGX Spark（Blackwell GB10）上でIsaac Sim 6.0.0 + Isaac Labの環境構築に成功しました。

項目 結果
Isaac Sim 6.0.0ビルド 成功（約15分）
Isaac Labインストール 成功
GUI表示 動作
強化学習の可視化 動作

aarch64アーキテクチャのDGX Sparkでも、GUIを使ったインタラクティブなロボット学習環境が構築できることを確認しました。

参考リンク

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