如何在 AWS EC2 上部署 Isaac Sim
网上已经有一些关于在阿里云和腾讯云上部署 Isaac Sim 的教程，本文将带大家了解如何在 AWS EC2 上部署 NVIDIA Isaac Sim 仿真平台，并以 A10G GPU（g5.2xlarge 实例）为例进行实战操作。
一、环境说明
- GPU 类型：A10G（适用于 RTX 渲染）
- 实例类型：
g5.2xlarge - 操作系统镜像（AMI）：
Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.7 (Ubuntu 22.04)
👉 该镜像自带 NVIDIA 驱动、CUDA、Docker、nvidia-docker，无需手动安装
二、登录 AWS 控制台并创建实例
打开 AWS 官网，点击右上角登录。
选择 使用 Root 账户登录：
输入 root 邮箱和密码，若首次登录需要绑定 MFA（建议使用 Authenticator App）：
进入 AWS 控制台后，选择左侧的 EC2，点击右上角的 “启动实例”。
三、配置 EC2 实例（含 GPU 驱动）
选择操作系统镜像（AMI）：
搜索并选择：1
Deep Learning OSS Nvidia Driver AMI GPU PyTorch 2.7 (Ubuntu 22.04)
自带了 NVIDIA 驱动、nvidia-container-toolkit、Docker 等，无需额外安装。
选择实例类型：
g5.2xlarge（带 A10G GPU）
创建密钥对：系统会生成
.pem格式的密钥，下载后：1
chmod 400 your-key.pem
网络设置：
- 选择已有 VPC，或默认网络
- 确保启用公网 IP 分配
安全组设置：
- 开放所需端口
- 如部署 livestream 或远程访问，确保相应端口可用
四、连接实例并确认环境
使用 SSH 登录 EC2 实例：
1 | ssh -i your-key.pem ubuntu@<EC2公有IP> |
查看基本系统信息（需先安装 neofetch）：
1
2sudo apt update && sudo apt install neofetch -y
neofetch
查看 GPU 驱动是否正常：
1
nvidia-smi
查看是否已安装
nvidia-docker插件：1
docker info | grep -i nvidia
五、安装 Isaac Sim（官方容器方式）
接下来按照 NVIDIA 官方文档进行 Isaac Sim 的容器部署即可：
👉 文档链接：
https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/4.5.0/installation/install_container.html
- 如果首次启动卡在
RtPso async compilation阶段较久（10 分钟左右），这是因为光线追踪 shader 正在编译。只要缓存持久化，之后启动会非常快（1 分钟内）。
✅ 总结
通过 AWS 的 G5 系列实例（搭载 A10G GPU），我们可以方便地在云端部署 Isaac Sim。选用 NVIDIA 官方预装驱动的 AMI，可以省去繁琐的 CUDA 和容器配置。搭配持久化缓存和合理的端口管理，即可稳定高效运行 Isaac Sim 的云端仿真。
如何在 AWS EC2 上部署 Isaac Sim
