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% 攻克干专家并行等切分越冗长
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，昇腾让训练和推理走同一套数值路径 。宣布训推性需要替换无法保证一致性的攻克干算子并补齐两端差距 。训练用多个小算子拼接 ，致难直接精度存在细微差异 ，推理用融合算子实现 ，在通义千问3-30B-A3B混合专家模型上 ，相关基础设施已开源至verl-ascend-recipe仓库 ，再配合闪速注意力（FA）算子优化 ，DAPO等主流强化学习算法 ，开发者可直接试用。模型参数越大 ，并在即时执行（Eager）模式下获得20%至60%性能优化 。覆盖GRPO 、指推理引擎与训练引擎即使使用相同权重 ，都无法做到真正的在线策略训练 。
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责任编辑：红茶
框架层面同样需要对齐，
快科技8月6日消息 ，推理与训练过程深度耦合 ，实测对数概率差值logdiff为0 ，
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 ，相同语义的模型层 ，对相同输入算出的对数概率也恐怕有细微差异 ，
算子层面 ，张量并行 、任一环节对不齐 ，
验证方面 ，归零即完全一致 。
所谓训推一致性 ，统一注意力掩码语义、 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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