Distributed RL Benchmark for Robot Manipulation是一个面向机器人操作的分布式强化学习基准测试。该基准包含多种操作任务（抓取、插入、开门、堆叠等），提供了标准化的分布式训练和评估协议，支持不同分布式架构的比较。基准测试了分布式PPO、分布式SAC、IMPALA等方法在训练速度、样本效率、最终性能方面的表现，评估指标包括训练吞吐量、收敛速度、最终任务成功率、通信效率。来源机构包括Google Robotics、UC Berkeley等。