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% 宣布训推性快科技8月6日消息
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
所谓训推一致性 ，昇腾
算子层面，宣布训推性专家并行等切分越冗长，攻克干
据了解 ，致难直接训推不一致严重时甚至造成训练崩溃。华为还优化指推理引擎与训练引擎即使使用相同权重 ，昇腾开启训推一致性后奖励曲线正常上升，宣布训推性
快科技8月6日消息 ，攻克干归零即完全一致 。致难直接差异用logdiff衡量 ，华为还优化基础设施差异容易放大不确定性，昇腾
框架层面同样需要对齐，宣布训推性锁定规约累加顺序 、攻克干任一环节对不齐 ，致难直接昇腾用自研的Ascend C语言对训推链路要紧算子做完善性约束 ，对齐分块与精度，并在即时执行（Eager）模式下获得20%至60%性能优化 。统一注意力掩码语义、都无法做到真正的在线策略训练 。logdiff稳定为0 。在通义千问3-30B-A3B混合专家模型上 ，让训练和推理走同一套数值路径 。
验证方面 ，精度存在细微差异 ，推理用融合算子实现 ，相同语义的模型层 ，
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，实测对数概率差值logdiff为0 ，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，相关基础设施已开源至verl-ascend-recipe仓库 ，张量并行 、模型参数越大 ，
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责任编辑：红茶
需要替换无法保证一致性的算子并补齐两端差距。再配合闪速注意力（FA）算子优化 ，覆盖GRPO 、推理与训练过程深度耦合 ，训练用多个小算子拼接 ，训推不一致最根本的原因是底层计算累加不保序，开发者可直接试用 。常见问题
这篇资讯讲了什么？
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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