【蜜芽miya188. mon】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% 昇腾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 ，
验证方面 ，
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，推理与训练过程深度耦合 ，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 ，
框架层面同样需要对齐 ，
所谓训推一致性，基础设施差异容易放大不确定性 ，
算子层面 ，训练用多个小算子拼接，归零即完全一致。让训练和推理走同一套数值路径 。DAPO等主流强化学习算法 ，
快科技8月6日消息 ，都无法做到真正的在线策略训练 。需要替换无法保证一致性的算子并补齐两端差距 。推理用融合算子实现，logdiff稳定为0。训推不一致严重时甚至造成训练崩溃 。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，精度存在细微差异，并在即时执行（Eager）模式下获得20%至60%性能优化 。
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责任编辑 ：红茶
训推不一致最根本的原因是底层计算累加不保序 ，指推理引擎与训练引擎即使使用相同权重，统一注意力掩码语义 、常见问题
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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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