RL后训练的重要性 - RL后训练已成为突破大模型性能天花板的核心路径，OpenAI o1、DeepSeek-R1等模型均依赖此技术提升推理效能 [1] - 相较于预训练的广撒网式知识获取，RL后训练通过动态交互直接塑造模型在复杂任务中的推理能力 [1] - 当前RL后训练消耗全流程20%算力，未来将飙升至50%，显著影响模型性能与成本 [1] 传统RL后训练的挑战 - 训练与推理需交替执行，导致算力闲置，资源利用率低下 [1][3] - 在千卡/万卡集群中，同步等待模式放大为算力黑洞，推高训练成本 [3] - 大规模集群中，MoE模型的多维并行策略组合使任务调度复杂度指数级增长，扩展效率下降 [4] 华为RL Fusion技术突破 - 实现训推共卡，单卡同时执行训练与推理，资源利用率翻倍，吞吐提升78.5% [1][4][22] - 支持TP/DP/PP等多维并行策略动态切换，小规模场景可进一步整合Reference及Reward模型资源 [4][5] - 针对MoE模型提出训推内存0冗余切换技术，通过分桶管理参数消除EP变化导致的冗余内存 [5][6] - 优化权重通信与内存加卸载，训推切换速度达秒级 [6][8] StaleSync准异步并行技术 - 容忍梯度陈旧性，允许不同RL阶段任务在阈值内并行执行，集群水平扩展效率超90% [8][10] - 引入准异步调度机制，长尾样本达到阈值即触发下一阶段计算，训练吞吐提升50% [14] - 分布式数据队列DistQueue采用分层数据传输与零冗余通信技术，负载降低至1/128，通信量减少80%以上 [16][19][20] 实测性能提升 - RL Fusion与StaleSync协同优化，单超节点吞吐提升78.5%，整体性能提升1.5倍 [22] - 集群规模从1节点扩展至4节点时，StaleSync吞吐从35k tokens/s增至127k tokens/s，线性度达91%，远超全同步方案的85% [24] - 昇腾超节点实现单节点速度提升2.5倍，集群扩展效率突破90%，为百亿/千亿级模型训练提供高效支持 [26]

大模型RL后训练技术突破 - 强化学习后训练(RL后训练)已成为突破大模型性能天花板的核心路径，当前消耗训练全流程20%算力，未来将升至50% [2][3][10] - RL后训练通过模型与外部环境动态交互，显著提升复杂任务推理效能，OpenAI o1、DeepSeek-R1等模型均依赖该技术 [3][8][9] - 传统RL后训练存在算力浪费问题，训练与推理需交替执行导致资源闲置，在千卡/万卡集群中形成"算力黑洞" [4][13] 华为RL Fusion训推共卡技术 - 实现单卡同时执行训练和推理任务，支持TP/DP/PP等多维并行策略动态切换，资源利用率与吞吐量翻倍 [19][20] - 针对MoE模型提出训推内存0冗余切换技术，通过分桶管理参数消除EP变化造成的冗余内存 [21][22] - 优化权重通信和内存加卸载，训推切换过程缩短至秒级，单超节点吞吐提升78.5% [25][26][52] StaleSync准异步并行技术 - 突破全同步限制，允许梯度在"陈旧度阈值"内并行执行，CloudMatrix 384超节点水平扩展效率超90% [29][30][32] - 引入准异步调度机制，当生成样本达阈值时立即触发下游计算，整体训练吞吐提升50% [37][38] - 配套开发DistQueue分布式数据队列，采用分层数据传输和零冗余通信技术，降低80%以上通信量 [41][43][48] 昇腾超节点实测性能 - RL Fusion+StaleSync协同实现35k token/s吞吐效率，较基线提升150%，4超节点扩展至127k token/s时线性度达91% [53][54][55] - 对比全同步方案，4超节点下StaleSync吞吐(127k)比同步方案(85k)提升49%，扩展线性度优势明显 [55] - 技术组合形成"资源复用+任务并行"双重保障，单节点速度提升2.5倍，支持百亿/千亿级模型高效训练 [57][58]