환경에 따라 충돌이 많이 발생하는것을 몸소 체험함. 현재 나는 아래와 같은 스펙으로 진행했음

• NVIDIA 드라이버: 현재 595.71.05 유지
• Ubuntu: 현재 24.04 유지
• Isaac Sim: 6.0.1
• Isaac Lab: 3.0.0-beta2
• Conda Python: 3.12
• PyTorch: 공식 조합인 2.10.0 + CUDA 12.8

# 콘다로 전체적인 가상환경만들어주고 우리가 쓰는 파이썬 버전 설치 진행

conda create -n Isaaclab_env python=3.12 -y
conda activate Isaaclab_env

python --version
which python
python -m pip install --upgrade pip

nvidia-smi
conda env list

=> Python 3.12.x
=> /home/ryung/miniconda3/envs/Isaaclab_env/bin/python

# 배경화면에 프레임워크인 IsaacLab을 설치를 진행하고 패키지 확인

cd ~/Desktop

git clone --branch v3.0.0-beta2.patch1 --depth 1 \
  <https://github.com/isaac-sim/IsaacLab.git>

cd IsaacLab

git describe --tags --exact-match
python --version
which python

=> v3.0.0-beta2.patch1
=> Python 3.12.13
=> /home/ryung/miniconda3/envs/Isaaclab_env/bin/python

• ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. pyqtgraph 0.14.0 requires colorama, which is not installed.

# 이용하는 pyTorch 설치후, GPU연산확인

python -m pip install \
  torch==2.10.0 \
  torchvision==0.25.0 \
  --index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu128>
  
python - <<'PY'
import torch

print("torch:", torch.__version__)
print("PyTorch CUDA:", torch.version.cuda)
print("CUDA 사용 가능:", torch.cuda.is_available())
print("GPU:", torch.cuda.get_device_name(0))

a = torch.randn(2048, 2048, device="cuda")
b = a @ a

print("행렬 연산:", b.shape)
print("연산 장치:", b.device)
PY

nvidia-smi
=> 

(이하부터는 ERROR: pip's dependency re~ 에 대한 에러를 해결하여 ROS2와 연동이 잘된상태로 가정)