研究者在controlsuite、Atari和bsuite等环境中对这些智能体进行了基准测试 ， 下面动图Demo为利用Acme框架的智能体训练示例：

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如下图所示 ， DeepMind展示了单个智能体（D4PG）的性能比较 ， 其中所采用的度量指标是连续控制任务的actorstep和时钟时间 。 可以看到 ， 当对智能体收到的奖励与其环境交互次数进行比较时 ， 性能大致相同 。 但是 ， 随着智能体进一步并行化 ， 智能体的学习速度加快 。 在相对较小的域内 ， 观察结果被限制在小的特征空间中 ， 这时即使并行化程度适度增加 ， 则智能体学习最优策略的时间会降至不到一半 。

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但对于更复杂的域 ， 图像生成成本相对较高 ， 我们可以看到更广泛的增益：

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对于雅达利游戏等数据收集成本更高且学习过程通常更长的域说 ， 增益会更大 。 但需要注意的是 ， 这些结果在分布式和非分布式设置下共享相同的动作和学习代码 ， 因此对这些智能体和结果进行小规模实验完全可行 。
【秀秀科技|智能体并行性加强，DeepMind最新力作：分布式强化学习框架Acme】原文链接：https://deepmind.com/research/publications/Acme

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