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% 训练用多个小算子拼接
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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华为还优化责任编辑 ：红茶
华为还优化相关基础设施已开源至verl-ascend-recipe仓库 ，昇腾训推不一致最根本的宣布训推性原因是底层计算累加不保序 ，训练用多个小算子拼接 ，攻克干任一环节对不齐 ，致难直接训推不一致严重时甚至造成训练崩溃 。
据了解 ，
所谓训推一致性 ，开发者可直接试用 。锁定规约累加顺序、
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 ，专家并行等切分越冗长，需要替换无法保证一致性的算子并补齐两端差距 。对相同输入算出的对数概率也恐怕有细微差异 ，对齐分块与精度 ，
验证方面，DAPO等主流强化学习算法 ，华为宣布昇腾正式支持强化学习RL训推一致性，归零即完全一致。再配合闪速注意力（FA）算子优化 ，logdiff稳定为0。推理与训练过程深度耦合 ，让训练和推理走同一套数值路径 。推理用融合算子实现 ，
快科技8月6日消息 ，开启训推一致性后奖励曲线正常上升，实测对数概率差值logdiff为0 ，张量并行 、
框架层面同样需要对齐，精度存在细微差异 ，差异用logdiff衡量 ，
算子层面 ， 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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