前两篇分别聊了RL步态学习的算法层面和控制部署层面。这篇专门聊支撑这些训练的基础设施——仿真平台。加速进化的仿真平台工程师跟前面开普勒聊的仿真工程师定位不同——开普勒的仿真是为了测试验证（数字孪生），加速进化的仿真是为了训练RL策略，两个方向对仿真平台的要求差异很大。面试核心考Isaac Gym的使用和开发以及域随机化的策略设计。面试官的开场问题很直接："Isaac Gym跟MuJoCo相比，做RL训练最大的区别是什么？"Isaac Gym：GPU上的物理仿真面试官问："Isaac Gym为什么比MuJoCo快那么多？"核心区别在于计算架构。MuJoCo是CPU仿真——物理计算（碰撞检测、约束求解、动力学积分）都在CPU上做，单线程性能很强但无法大规模并行。Isaac Gym是GPU仿真——物理计算直接在GPU上做，2048个甚至4096个仿真环境并行跑在同一张GPU上。GPU的优势是并行计算的吞吐量极大（几千个CUDA核心同时运算），劣势是单个计算单元的性能不如CPU（GPU的单核性能大约是CPU的1/10到1/5）。但对于RL训练来说，需要的是大量的并行数据而不是单个环境的高精度——GPU的优势正好匹配RL的需求。面试官问："Isaac Gym里怎么定义一个四足机器人的仿真环境？"跟MuJoCo用XML（MJCF）定义环境不同，Isaac Gym用程序化的方式定义——用Python API创建刚体（Body）、关节（Joint）、碰撞形状（Collisi