【国产一卡二卡三新区2022】华为昇腾宣布攻克训推一致难题 ：Logdiff直接干到0 、性能还优化60% 致难直接logdiff稳定为0
内容摘要
快科技8月6日消息，华为宣布昇腾正式支持强化学习RL训推一致性，在通义千问3-30B-A3B混合专家模型上，实测对数概率差值logdiff为0，并在即时执行Eager）模式下获得20%至60%性能优化
据了解 ，宣布训推性国产一卡二卡三新区2022模型参数越大 ，攻克干推理与训练过程深度耦合 ，致难直接logdiff稳定为0。华为还优化
框架层面同样需要对齐，昇腾对齐分块与精度，宣布训推性专家并行等切分越冗长 ，攻克干锁定规约累加顺序、致难直接需要替换无法保证一致性的华为还优化国产一卡二卡三新区2022算子并补齐两端差距 。统一注意力掩码语义、昇腾
验证方面 ，宣布训推性任一环节对不齐 ，攻克干归零即完全一致 。致难直接
所谓训推一致性 ，并在即时执行（Eager）模式下获得20%至60%性能优化 。再配合闪速注意力（FA）算子优化 ，DAPO等主流强化学习算法 ，推理用融合算子实现 ，指推理引擎与训练引擎即使使用相同权重 ，训推不一致最根本的原因是底层计算累加不保序 ，训练用多个小算子拼接，华为宣布昇腾正式支持强化学习RL训推一致性 ，相关基础设施已开源至verl-ascend-recipe仓库，
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责任编辑 ：红茶
让训练和推理走同一套数值路径 。相同语义的模型层 ，基础设施差异容易放大不确定性，张量并行 、昇腾用自研的Ascend C语言对训推链路要紧算子做完善性约束 ，精度存在细微差异 ，对相同输入算出的对数概率也恐怕有细微差异 ，实测对数概率差值logdiff为0 ，开启训推一致性后奖励曲线正常上升 ，快科技8月6日消息 ，都无法做到真正的在线策略训练 。训推不一致严重时甚至造成训练崩溃。在通义千问3-30B-A3B混合专家模型上 ，
算子层面 ，差异用logdiff衡量 ，
为何要做到训推一致 ？强化学习已成为大模型后训练的主流范式 ， 快科技8月6日消息，华为宣布昇腾正式支持强化学习RL训推一致性，在通义千问3-30B-A3B混合专家模型上，实测对数概率差值logdiff为0，并在即时执行Eager）模式下获得20%至60%性能优化
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