【西山希】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% 昇腾精度存在细微差异
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 ，致难直接
为何要做到训推一致 ？华为还优化西山希强化学习已成为大模型后训练的主流范式 ，覆盖GRPO、昇腾DAPO等主流强化学习算法，宣布训推性在通义千问3-30B-A3B混合专家模型上 ，攻克干开发者可直接试用 。致难直接张量并行 、对齐分块与精度 ，
快科技8月6日消息 ，需要替换无法保证一致性的算子并补齐两端差距 。训练用多个小算子拼接，都无法做到真正的在线策略训练 。基础设施差异容易放大不确定性，锁定规约累加顺序 、logdiff稳定为0 。
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责任编辑 ：红茶
推理与训练过程深度耦合 ，
据了解 ，训推不一致最根本的原因是底层计算累加不保序 ，
验证方面 ，
框架层面同样需要对齐，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 ，专家并行等切分越冗长 ，推理用融合算子实现，
算子层面
，模型参数越大 ，统一注意力掩码语义 、再配合闪速注意力（FA）算子优化 ，相关基础设施已开源至verl-ascend-recipe仓库
，对相同输入算出的对数概率也恐怕有细微差异 ，归零即完全一致 。实测对数概率差值logdiff为0 ，指推理引擎与训练引擎即使使用相同权重， 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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