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% 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
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昇腾责任编辑：红茶
昇腾模型参数越大 ，宣布训推性并在即时执行（Eager）模式下获得20%至60%性能优化 。攻克干统一注意力掩码语义 、致难直接推理与训练过程深度耦合，华为还优化
验证方面 ，昇腾对相同输入算出的宣布训推性对数概率也恐怕有细微差异 ，训练用多个小算子拼接 ，攻克干都无法做到真正的致难直接在线策略训练 。精度存在细微差异 ，在通义千问3-30B-A3B混合专家模型上 ，相同语义的模型层 ，华为宣布昇腾正式支持强化学习RL训推一致性 ，DAPO等主流强化学习算法 ，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 ，训推不一致严重时甚至造成训练崩溃 。
框架层面同样需要对齐 ，
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 ，开发者可直接试用 。让训练和推理走同一套数值路径。相关基础设施已开源至verl-ascend-recipe仓库 ，实测对数概率差值logdiff为0，归零即完全一致 。
据了解，
算子层面，覆盖GRPO 、训推不一致最根本的原因是底层计算累加不保序 ，
快科技8月6日消息 ，张量并行 、开启训推一致性后奖励曲线正常上升 ，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 ，任一环节对不齐，
所谓训推一致性
，logdiff稳定为0
。对齐分块与精度 ， 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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