Distributed Policy Training Benchmark for Robot Learning是一个专注于机器人分布式策略训练的基准测试。该基准涵盖操作、导航、运动控制等多种机器人任务域，比较了不同分布式训练架构（参数服务器、环形通信、去中心化训练）在训练速度、扩展性、最终性能方面的表现。基准还评估了梯度压缩、通信优化、负载均衡等技术的效果，分析了计算资源、网络延迟对训练性能的影响。来源机构包括OpenAI、Meta AI、Google Research等。