JAXtari: High-Throughput and Easy-to-Modify Arcade Learning Environment

📄 arXiv: 2610.23650v1 📥 PDF

作者: Quentin Delfosse, Raban Emunds, Paul Seitz, Sebastian Wette, Jannis Blüml, Daniel Kirn, Dominik Mandok, Kristian Kersting

分类: cs.LG

发布日期: 2026-10-16

💡 一句话要点

提出JAXtari以解决ALE环境修改与训练效率问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度强化学习 Arcade Learning Environment GPU加速 对象提取 环境修改 高性能计算 智能体训练

📋 核心要点

  1. 现有的ALE环境缺乏对对象提取和环境修改的支持，限制了因果模型的研究。
  2. JAXtari通过GPU并行化重实现ALE，显著提升训练效率并支持灵活的环境修改。
  3. 在单个A100-GPU上，JAXtari使PPO智能体在不到一小时内完成100M环境步骤的训练。

📝 摘要（中文）

Arcade Learning Environment (ALE)是深度强化学习研究的重要基准，但其缺乏对象提取和环境修改的原生支持，限制了对智能体学习稳健因果模型的评估。此外，ALE依赖CPU仿真，成为现代GPU加速训练流程的瓶颈。本文提出JAXtari，一个开源的高性能Atari 2600环境重实现，通过大规模GPU并行化，允许PPO智能体在单个A100-GPU上在不到一小时内完成100M环境步骤的训练。JAXtari不仅提升了训练速度，还提供了面向对象的观察和灵活的修改系统，支持研究人员快速开发神经符号方法或发现新捷径并迅速训练和适应智能体。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有ALE环境在对象提取和环境修改方面的不足，限制了对智能体因果学习能力的评估。同时，ALE的CPU仿真方式导致训练效率低下，无法满足现代研究需求。

核心思路：JAXtari通过GPU并行化重构ALE环境，利用高性能计算资源提升训练速度，并提供对象中心的观察和灵活的环境修改功能，以支持更复杂的智能体学习任务。

技术框架：JAXtari的整体架构包括环境重实现模块、GPU并行计算模块和对象提取模块。环境重实现模块负责模拟Atari 2600游戏，GPU并行计算模块利用GPU加速训练过程，而对象提取模块则提供面向对象的观察数据。

关键创新：JAXtari的主要创新在于其高效的GPU并行化实现，使得智能体训练速度大幅提升，同时提供灵活的环境修改能力，支持多种研究方向的探索。与传统ALE相比，JAXtari在训练效率和功能扩展性上具有显著优势。

关键设计：在设计上，JAXtari采用了优化的GPU计算框架，设置了适合GPU加速的参数，并设计了高效的损失函数和网络结构，以确保智能体能够快速适应不同的环境变化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，JAXtari使PPO智能体在单个A100-GPU上完成100M环境步骤的训练时间缩短至不到一小时，显著提升了训练效率。与传统ALE相比，训练速度提升幅度达到数倍，极大地推动了深度强化学习研究的进展。

🎯 应用场景

JAXtari的研究成果可广泛应用于深度强化学习、智能体训练和因果推理等领域。其高效的训练能力和灵活的环境修改功能将促进新算法的开发和测试，加速智能体在复杂环境中的学习与适应，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The Arcade Learning Environment (ALE) has been a cornerstone of Deep Reinforcement Learning research, providing a standardized benchmark for evaluating general agents. However, its lack of native support for object-extraction and environment modification restricts research into evaluating whether agents learn robust causal models or rely on brittle visual heuristics. Furthermore, the ALE's dependence on CPU-based emulation creates a significant bottleneck in modern GPU-accelerated training pipelines, limiting both experimental scale and iteration frequency. In this work, we introduce JAXtari, an open-source, high-performance reimplementation of Atari 2600 environments. By leveraging massive GPU parallelization, JAXtari allows PPO agents to finish training on 100M environment steps on a single A100-GPU in under an hour. Beyond speed, it provides object-centric observations and a flexible modification system, allowing researchers to, e.g. develop neuro-symbolic methods or discover novel shortcuts and subsequently train and adapt their agents rapidly, sometimes in only minutes.