ในยุคที่การฝึกฝนปัญญาประดิษฐ์ในหุ่นยนต์ (Embodied AI) ต้องพึ่งพาการจำลองแบบขนานขนาดใหญ่บน GPU ความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของโปรแกรมจำลองเหล่านี้กลายเป็นประเด็นสำคัญ GPUSimBench ถูกสร้างขึ้นเพื่อเปิดเผยขีดจำกัดที่ซ่อนอยู่ของโปรแกรมจำลองหุ่นยนต์ในปัจจุบัน โดยมุ่งเน้นไปที่การวัดผลด้านประสิทธิภาพการขยายตัว (Scalability) และความสมจริงทางฟิสิกส์
ประเด็นสำคัญที่งานวิจัยนี้ค้นพบคือปัญหา 'ความไม่แน่นอนในการประมวลผล' (Non-determinism) เมื่อมีการรันงานบน GPU จำนวนมากพร้อมกัน ซึ่งทำให้ผลลัพธ์จากการจำลองแต่ละครั้งอาจไม่เหมือนกันแม้จะมีเงื่อนไขเริ่มต้นเดียวกัน ปรากฏการณ์นี้อาจส่งผลต่อการเรียนรู้ของหุ่นยนต์และทำให้การทดลองยากที่จะทำซ้ำได้ GPUSimBench จะเป็นเครื่องมือสำคัญในการช่วยให้วิศวกรสามารถเลือกและปรับแต่งโครงสร้างพื้นฐานในการจำลองให้มีความน่าเชื่อถือมากขึ้นก่อนจะนำไปใช้ในงานจริง
