Reinforcement-Learning-Infrastruktur: GPU-Cluster für RLHF und Robotik

Aktualisiert am 11. Dezember 2025

Update Dezember 2025: RLHF-Training verwendet 80% der Rechenleistung für Sample-Generierung—Durchsatzoptimierung ist entscheidend. OpenRLHF ermöglicht 70B+ Parameter RLHF durch Ray-basierte Modelltrennung über GPUs. NVIDIA Drei-Computer-Architektur: DGX für Training, Omniverse für Simulation, Jetson Thor für On-Robot-Inferenz. vLLM-Beschleunigung verbessert den Durchsatz bei der Sample-Generierung dramatisch.

RLHF-Training verbringt 80% der Rechenzeit mit Sample-Generierung, wodurch Durchsatzoptimierung zur kritischen Infrastruktur-Herausforderung für Organisationen wird, die große Sprachmodelle an menschliche Präferenzen anpassen.[^1] OpenRLHF etablierte sich als erstes leistungsstarkes Open-Source-Framework, das 70B+ Parameter RLHF-Training ermöglicht, indem Actor-, Reward-, Reference- und Critic-Modelle auf verschiedene GPUs verteilt werden.[^2] Gleichzeitig verbindet NVIDIAs Drei-Computer-Architektur für Physical AI DGX-Supercomputer für Training, Omniverse-Server für Simulation und Jetson AGX Thor für On-Robot-Inferenz.[^3] Reinforcement-Learning-Workloads erfordern Infrastrukturmuster, die sich von standardmäßigem überwachtem Training unterscheiden, und Organisationen, die RL-Fähigkeiten aufbauen, benötigen Architekturentscheidungen, die diese Unterschiede berücksichtigen.

Die Infrastruktur-Divergenz beginnt bei den Speicheranforderungen. Bestehende RLHF-Frameworks kämpfen mit den immensen Speicheranforderungen von 70B+ Parameter-Modellen, was das volle Potenzial von Alignment-Techniken einschränkt.[^4] Übermäßige Modellpartitionierung über GPUs führt zu Speicherfragmentierung auf einzelnen Geräten, reduziert effektive Batch-Größen und verlangsamt das Gesamttraining. Robotik-Simulation fügt eine weitere Dimension hinzu: Das parallele Training von Hunderten oder Tausenden von Roboterinstanzen erfordert GPU-beschleunigte Physik-Engines, die neben dem neuronalen Netzwerktraining laufen.[^5]

RLHF-Infrastrukturmuster

Reinforcement Learning from Human Feedback umfasst die Orchestrierung mehrerer unterschiedlicher Phasen mit verschiedenen Infrastrukturanforderungen. Reward Modeling trainiert ein Modell zur Vorhersage menschlicher Präferenzen. Die RL-Phase nutzt dann das Reward-Modell zur Steuerung der Policy-Optimierung. Beide Phasen beinhalten gleichzeitig Large-Model-Inferenz und Training, wodurch Ressourcenkonflikte entstehen, die beim standardmäßigen überwachten Lernen nicht auftreten.

Multi-Modell-Orchestrierung

RLHF-Training erfordert die gleichzeitige Ausführung von vier Modellen: dem Actor (das zu trainierende Policy-Modell), dem Reward-Modell (zur Bewertung von Antworten), dem Reference-Modell (zur Verhinderung von Verteilungsdrift) und dem Critic-Modell (zur Schätzung von Value-Funktionen).[^6] Jedes Modell kann mehrere zehn Milliarden Parameter umfassen. Die Verwaltung von Speicherzuweisung und Compute-Scheduling über vier 70B-Modelle übersteigt die typische Komplexität der Trainingsinfrastruktur.

OpenRLHF adressiert Multi-Modell-Herausforderungen durch Ray, einen verteilten Task-Scheduler, der Modelle intelligent über GPUs verteilt, ohne übermäßige Partitionierung.[^7] Das Framework nutzt Hybrid-Engine-Scheduling, das allen Modellen und vLLM-Inferenz-Engines ermöglicht, GPU-Ressourcen zu teilen. Der Ansatz minimiert Leerlaufzeiten und maximiert die Auslastung durch dynamisches Rebalancing der Ressourcen, wenn sich Workload-Anforderungen zwischen Training- und Inferenzphasen verschieben.

Sample-Generierungs-Engpass

Die 80% Rechenzeit für Sample-Generierung spiegelt ein fundamentales RLHF-Charakteristikum wider: Policy-Modelle müssen vollständige Antworten generieren, bevor Reward-Scoring erfolgen kann.[^8] Standardtraining verarbeitet statische Daten durch Forward- und Backward-Passes. RLHF generiert bei jedem Schritt neue Samples, wodurch Inferenz-Engpässe entstehen, die die Wanduhrzeit dominieren.

vLLM-Beschleunigung verbessert den Sample-Generierungsdurchsatz durch optimiertes Speichermanagement und parallele Verarbeitung über mehrere GPUs dramatisch.[^9] Auto Tensor Parallelism (AutoTP) in OpenRLHF verteilt Inferenz automatisch über verfügbare GPUs und erreicht Hochdurchsatz-Generierung, die Trainingsphasen mit frischen Samples versorgt.

Systemoptimierungen (2025)

Forschungsteams entwickelten 2024 und 2025 mehrere Ansätze zur Verbesserung des RLHF-Durchsatzes. RLHFuse, AReal und Verl verbessern den Durchsatz durch feingranulare Parallelität, kollokieren Modelle zur Reduzierung des Kommunikationsaufwands und skalieren GPU-Ressourcen dynamisch entsprechend der Workload-Anforderungen.[^10]

Verl, RLHFuse, ReaL und PUZZLE kollokieren LLMs verschiedener Stufen im selben Ressourcen-Pool und verbessern die GPU-Auslastung, wenn einzelne Modelle Ressourcen ungenutzt lassen würden.[^11] StreamRL disaggregiert Training- und Generierungsphasen und führt sie asynchron in einer Pipeline aus, die die hohen Speicherbandbreiten-Vorteile dedizierter Inferenz-Cluster nutzt.

OPPO (Pipeline Overlap for PPO) erzielt zusätzliche Beschleunigungen durch Überlappung von Berechnungsphasen, die zuvor sequenziell liefen.[^12] Die Technik reduziert Leerlaufzeiten, indem nachfolgende Batches gestartet werden, bevor vorherige abgeschlossen sind, und tauscht leicht erhöhten Speicherverbrauch gegen verbesserten Durchsatz.

Physical AI und Robotik-Infrastruktur

Robotik-Anwendungen führen neben dem neuronalen Netzwerktraining Simulationsanforderungen ein. Roboter müssen in simulierten Umgebungen lernen, bevor sie in der realen Welt eingesetzt werden, was physikalisch genaue virtuelle Welten erfordert, die mit Geschwindigkeiten laufen, die Reinforcement Learning praktikabel machen.

NVIDIAs Drei-Computer-Architektur

NVIDIA entwarf einen umfassenden Stack für Physical-AI-Entwicklung, der Training, Simulation und Deployment umspannt.[^13] DGX-KI-Supercomputer bewältigen Modelltraining mit der Rechendichte, die für großangelegtes RL erforderlich ist. Omniverse und Cosmos auf RTX-PRO-Servern bieten Simulationsumgebungen, in denen Roboter in physikbasierten Digital Twins trainieren. Jetson AGX Thor übernimmt On-Robot-Inferenz mit Echtzeitleistung für autonomen Betrieb.

Die Architektur spiegelt die einzigartigen Anforderungen von Physical AI wider. Roboter müssen Sensordaten verarbeiten, über Umgebungszustände nachdenken, Aktionen planen und Bewegungen innerhalb von Millisekunden ausführen.[^14] Die Trainingsinfrastruktur muss Modelle produzieren, die diese Latenzanforderungen erfüllen, wenn sie auf Edge-Hardware mit begrenztem Rechenbudget eingesetzt werden.

GPU-beschleunigte Simulation

NVIDIA Isaac Lab bietet ein Open-Source-Framework für Robotertraining, das auf Isaac Sim aufbaut und Reinforcement Learning, Learning from Demonstrations sowie Motion-Planning-Workflows unterstützt.[^15] Das Framework ermöglicht das parallele Training von Hunderten oder Tausenden von Roboterinstanzen und iteriert Policies schneller, als es Real-World-Training jemals erreichen könnte.

Newton, eine GPU-beschleunigte Physik-Engine, die gemeinsam von Google DeepMind und Disney Research entwickelt wurde, bietet hochschnelle, physikalisch genaue, differenzierbare Simulation.[^16] Differenzierbare Physik ermöglicht gradientenbasierte Optimierung durch Simulation und beschleunigt Policy-Learning im Vergleich zu Black-Box-Reinforcement-Learning-Ansätzen.

Der Sim-First-Ansatz erweist sich als essenziell für Physical-AI-Entwicklung. Entwickler validieren Roboterverhalten in Digital Twins vor dem Deployment und fangen Fehler ab, die physische Hardware beschädigen oder Menschen verletzen würden.[^17] Die Methodik erfordert Simulationsinfrastruktur, die Physik schneller als Echtzeit ausführen kann und dabei Genauigkeit beibehält, die für den Policy-Transfer auf echte Roboter ausreicht.

Multi-GPU-Orchestrierung für Robotik

NVIDIA OSMO bietet Cloud-native Orchestrierung für komplexe Robotik-Workloads über mehrere Stufen und Container auf Multi-GPU- und Multi-Node-Systemen.[^18] Robotik-Entwicklungspipelines umfassen Datensammlung, Modelltraining, Simulationstests und Deployment-Packaging. Die Koordination dieser Stufen über heterogene GPU-Ressourcen erfordert Orchestrierung jenseits der Standard-Kubernetes-Fähigkeiten.

Führende Robotikunternehmen wie Agility Robotics, Boston Dynamics, Figure AI und Skild AI setzen NVIDIA Isaac- und Omniverse-Technologien ein.[^19] Forschungseinrichtungen an Stanford, ETH Zürich und der National University of Singapore nutzen dieselbe beschleunigte Computing-Infrastruktur für die Weiterentwicklung der Robotikforschung.

Vergleich der Infrastrukturanforderungen

RLHF und Robotik-RL teilen einige Infrastrukturmuster, unterscheiden sich aber in anderen erheblich.

Speicheranforderungen

RLHF für LLM-Alignment erfordert das gleichzeitige Hosten mehrerer großer Modelle. Ein 70B-Actor, ein 70B-Reference sowie separate Reward- und Critic-Modelle können 8-16 H100-GPUs allein für Modellgewichte erfordern, bevor Optimizer-States und Aktivierungen berücksichtigt werden.[^20] Robotik-Policies umfassen typischerweise kleinere Modelle, erfordern aber gleichzeitigen Simulationszustand.

Der Speicherbedarf für Robotik-Simulation skaliert mit Umgebungskomplexität und der Anzahl paralleler Instanzen. Das Ausführen von 1.000 simulierten Robotern mit Physik-State, Sensordaten und neuronaler Netzwerk-Inferenz verbraucht erheblichen GPU-Speicher, selbst bei relativ kleinen Policy-Netzwerken.

Rechenpatterns

RLHF-Workloads wechseln zwischen inferenzintensiver Sample-Generierung und trainingsintensiven Policy-Updates. Die Infrastruktur muss beide Patterns effizient bewältigen, entweder durch geteilte Ressourcen mit dynamischem Scheduling oder durch dedizierte Pools für jede Phase.

Robotik-Training führt Simulation und Policy-Updates gleichzeitig aus. Physikberechnung überlappt mit Forward- und Backward-Passes des neuronalen Netzwerks. GPU-Auslastungsmuster unterscheiden sich vom Sprachmodelltraining, mit konsistenterer Last anstelle der burst-artigen Inferenz der RLHF-Sample-Generierung.

Netzwerkanforderungen

Multi-Node-RLHF-Training erfordert Hochbandbreiten-Interconnects für Gradientensynchronisation und Model-State-Sharing. Die Vier-Modell-Architektur vervielfacht den Kommunikationsaufwand im Vergleich zu Einzelmodell-Training.

Verteiltes Robotik-Training kann zusätzliche Kommunikation für geteilten Umgebungszustand erfordern, wenn mehrere Policies in derselben Simulation interagieren. Zentralisierte Critics oder geteilte World Models erfordern das Sammeln von Beobachtungen aus parallelen Simulationsinstanzen.

Deployment im großen Maßstab

Organisationen, die RL-Infrastruktur im großen Maßstab deployen, stehen vor Entscheidungen über Cluster-Architektur, Ressourcenallokation und betriebliche Praktiken.

Cluster-Design-Überlegungen

RL-Workloads profitieren von homogenen GPU-Clustern, die das Scheduling vereinfachen und Leistungsvariationen durch gemischte Hardware vermeiden. Speicheroptimierte Konfigurationen erweisen sich als wertvoll für RLHFs Multi-Modell-Anforderungen, während rechenoptimierte Konfigurationen für Robotik-Simulation geeignet sind.

Netzwerkinvestitionen sind für RL wichtiger als für typische Inferenz-Workloads. NVLink-Interconnects innerhalb von Nodes beschleunigen die modellparallele Kommunikation, die RLHF erfordert. InfiniBand oder Hochgeschwindigkeits-Ethernet ermöglicht Multi-Node-Skalierung, wenn Modellgrößen die Einzelnode-Kapazität übersteigen.

Professionelles Infrastruktur-Deployment

Die Komplexität von Reinforcement-Learning-Infrastruktur übersteigt typische KI-Deployment-Anforderungen. Die Multi-Modell-Koordination, Simulationsintegration und spezialisierte Vernetzung schaffen Integrationsherausforderungen, die erfahrene Teams benötigen, um sie effizient zu lösen.

Introls Netzwerk von 550 Field Engineers ist auf GPU-Infrastruktur-Deployments für fortgeschrittene KI-Workloads einschließlich Reinforcement-Learning-Systeme spezialisiert.[^21] Das Unternehmen erreichte Platz 14 auf der Inc. 5000 Liste 2025 mit 9.594% Drei-Jahres-Wachstum, was die Unternehmensnachfrage nach professionellen Infrastrukturdienstleistungen widerspiegelt.[^22] Organisationen, die RL-Fähigkeiten aufbauen, profitieren von Deployment-Expertise, die die Zeit bis zur betriebsbereiten Infrastruktur beschleunigt.

Das Management von GPU-Deployments über 257 globale Standorte ermöglicht es Organisationen, RL-Infrastruktur dort zu platzieren, wo Forscher und Anwendungen sich befinden.[^23] Introl bewältigt Deployments von bis zu 100.000 GPUs mit über 64.000 Kilometern Glasfaser-Netzwerkinfrastruktur und bietet Skalierung, die den größten RL-Initiativen entspricht.[^24]

Die Qualität der physischen Infrastruktur wirkt sich direkt auf die Stabilität des RL-Trainings aus. Thermal Throttling, Stromschwankungen und Netzwerkinkonsistenzen manifestieren sich als Trainingsinstabilitäten, die das Debugging erschweren. Professionelles Deployment stellt sicher, dass die Infrastrukturbasis zuverlässige RL-Experimente unterstützt.

Die RL-Infrastruktur-Trajektorie

[Inhalt für Übersetzung gekürzt]