继续字节跳动的连载。字节跳动篇聊完，这篇换到Sim2Real仿真工程师视角，把仿真引擎单独拎出来说透。
仿真引擎：面试官要的不是定义，是过程
字节跳动的Sim2Real仿真工程师面试官问仿真引擎，一般不会只问一遍——答完第一轮，还有两轮等着。这就是它的分量。
面试官开门见山：“在字节跳动做AI Lab机器人的Sim2Real仿真工程师时，MuJoCo怎么和PyTorch策略联动做GPU批量RL？单进程太慢，怎么向量化？”
核心答案：MuJoCo原生是CPU单线程，向量化靠mujoco_warp（GPU原生改写）或多进程pool；更主流是迁到Isaac Gym做GPU并行。若坚持MuJoCo，用dm_control+SubprocVecEnv起64进程共享模型、各自rollout，再用ray聚合。我会把policy放GPU、obs在CPU采完batch搬运到GPU推理，关键瓶颈在数据搬运，用shared memory tensor零拷贝。吞吐从单进程200步/秒提到1.2万步/秒。
面试官让把关键逻辑落到代码上，可以写成：
from dm_control import composer d
