Infraestructura de Aprendizaje por Refuerzo: Clústeres de GPU para RLHF y Robótica

Actualizado el 11 de diciembre de 2025

Actualización de diciembre de 2025: El entrenamiento RLHF dedica el 80% del cómputo a la generación de muestras—la optimización del rendimiento es crítica. OpenRLHF permite RLHF con más de 70B de parámetros mediante separación de modelos basada en Ray a través de GPUs. Arquitectura de tres computadoras de NVIDIA: DGX para entrenamiento, Omniverse para simulación, Jetson Thor para inferencia en robots. La aceleración con vLLM mejora drásticamente el rendimiento en la generación de muestras.

El entrenamiento RLHF dedica el 80% del tiempo de cómputo a la generación de muestras, convirtiendo la optimización del rendimiento en el desafío crítico de infraestructura para las organizaciones que alinean modelos de lenguaje grandes con las preferencias humanas.[^1] OpenRLHF emergió como el primer framework de código abierto de alto rendimiento que permite el entrenamiento RLHF con más de 70B de parámetros al separar los modelos Actor, Reward, Reference y Critic en diferentes GPUs.[^2] Mientras tanto, la arquitectura de tres computadoras de NVIDIA para IA física conecta supercomputadoras DGX para entrenamiento, servidores Omniverse para simulación y Jetson AGX Thor para inferencia en robots.[^3] Las cargas de trabajo de aprendizaje por refuerzo demandan patrones de infraestructura distintos del entrenamiento supervisado estándar, y las organizaciones que desarrollan capacidades de RL necesitan decisiones arquitectónicas que consideren estas diferencias.

La divergencia en infraestructura comienza con los requisitos de memoria. Los frameworks RLHF existentes tienen dificultades con las inmensas demandas de memoria de modelos con más de 70B de parámetros, limitando el potencial completo de las técnicas de alineación.[^4] La partición excesiva de modelos a través de GPUs conduce a la fragmentación de memoria en dispositivos individuales, reduciendo los tamaños efectivos de lote y ralentizando el entrenamiento general. La simulación robótica añade otra dimensión: entrenar cientos o miles de instancias de robots en paralelo requiere motores de física acelerados por GPU ejecutándose junto al entrenamiento de redes neuronales.[^5]

Patrones de infraestructura RLHF

El aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana implica orquestar múltiples fases distintas que imponen diferentes requisitos de infraestructura. El modelado de recompensas entrena un modelo para predecir las preferencias humanas. La fase de RL luego usa el modelo de recompensas para guiar la optimización de políticas. Ambas fases involucran inferencia y entrenamiento de modelos grandes simultáneamente, creando patrones de contención de recursos ausentes en el aprendizaje supervisado estándar.

Orquestación de múltiples modelos

El entrenamiento RLHF requiere ejecutar cuatro modelos concurrentemente: el Actor (modelo de política siendo entrenado), el modelo Reward (puntuando respuestas), el modelo Reference (previniendo la deriva de distribución) y el modelo Critic (estimando funciones de valor).[^6] Cada modelo puede alcanzar decenas de miles de millones de parámetros. Gestionar la asignación de memoria y la programación de cómputo a través de cuatro modelos de 70B excede la complejidad típica de infraestructura de entrenamiento.

OpenRLHF aborda los desafíos de múltiples modelos a través de Ray, un programador de tareas distribuidas que asigna inteligentemente modelos a través de GPUs sin particionamiento excesivo.[^7] El framework aprovecha la programación de Hybrid Engine, permitiendo que todos los modelos y motores de inferencia vLLM compartan recursos de GPU. El enfoque minimiza el tiempo inactivo y maximiza la utilización al rebalancear dinámicamente los recursos a medida que las demandas de carga de trabajo cambian entre las fases de entrenamiento e inferencia.

Cuello de botella en la generación de muestras

El 80% del tiempo de cómputo dedicado a la generación de muestras refleja una característica fundamental de RLHF: los modelos de política deben generar respuestas completas antes de que pueda ocurrir la puntuación de recompensa.[^8] El entrenamiento estándar procesa datos estáticos por lotes a través de pases hacia adelante y hacia atrás. RLHF genera muestras novedosas en cada paso, creando cuellos de botella de inferencia que dominan el tiempo de reloj.

La aceleración vLLM mejora drásticamente el rendimiento de generación de muestras a través de gestión de memoria optimizada y procesamiento paralelo a través de múltiples GPUs.[^9] Auto Tensor Parallelism (AutoTP) en OpenRLHF distribuye automáticamente la inferencia a través de las GPUs disponibles, logrando generación de alto rendimiento que mantiene las fases de entrenamiento alimentadas con muestras frescas.

Optimizaciones a nivel de sistemas (2025)

Los equipos de investigación desarrollaron múltiples enfoques para mejorar el rendimiento de RLHF durante 2024 y 2025. RLHFuse, AReal y Verl mejoran el rendimiento mediante paralelismo de grano fino, colocando modelos para reducir la sobrecarga de comunicación y escalando dinámicamente los recursos de GPU para coincidir con la demanda de carga de trabajo.[^10]

Verl, RLHFuse, ReaL y PUZZLE colocan LLMs de diferentes etapas en el mismo pool de recursos, mejorando la utilización de GPU cuando los modelos individuales dejarían recursos inactivos.[^11] StreamRL desagrega las etapas de entrenamiento y generación, ejecutándolas de forma asíncrona en una pipeline que explota las ventajas de alto ancho de banda de memoria de clústeres de inferencia dedicados.

OPPO (Pipeline Overlap for PPO) logra aceleraciones adicionales al superponer fases de cómputo que anteriormente se ejecutaban secuencialmente.[^12] La técnica reduce el tiempo inactivo al iniciar lotes subsecuentes antes de que los lotes anteriores se completen, intercambiando un uso de memoria ligeramente aumentado por un rendimiento mejorado.

IA física e infraestructura robótica

Las aplicaciones robóticas introducen requisitos de simulación junto al entrenamiento de redes neuronales. Los robots deben aprender en entornos simulados antes del despliegue en el mundo real, requiriendo mundos virtuales con precisión física ejecutándose a velocidades que hacen práctico el aprendizaje por refuerzo.

Arquitectura de tres computadoras de NVIDIA

NVIDIA diseñó un stack integral para el desarrollo de IA física que abarca entrenamiento, simulación y despliegue.[^13] Las supercomputadoras DGX AI manejan el entrenamiento de modelos con la densidad de cómputo requerida para RL a gran escala. Omniverse y Cosmos ejecutándose en RTX PRO Servers proporcionan entornos de simulación donde los robots entrenan en gemelos digitales basados en física. Jetson AGX Thor maneja la inferencia en robots con rendimiento en tiempo real para operación autónoma.

La arquitectura refleja las demandas únicas de la IA física. Los robots deben procesar datos de sensores, razonar sobre el estado del entorno, planificar acciones y ejecutar movimientos en milisegundos.[^14] La infraestructura de entrenamiento debe producir modelos que cumplan con estas restricciones de latencia cuando se despliegan en hardware edge con presupuestos de cómputo limitados.

Simulación acelerada por GPU

NVIDIA Isaac Lab proporciona un framework de código abierto para entrenamiento de robots construido sobre Isaac Sim, soportando aprendizaje por refuerzo, aprendizaje a partir de demostraciones y flujos de trabajo de planificación de movimiento.[^15] El framework permite entrenar cientos o miles de instancias de robots en paralelo, iterando políticas más rápido de lo que el entrenamiento en el mundo real podría lograr.

Newton, un motor de física acelerado por GPU co-desarrollado por Google DeepMind y Disney Research, proporciona simulación de alta velocidad, físicamente precisa y diferenciable.[^16] La física diferenciable permite la optimización basada en gradientes a través de la simulación, acelerando el aprendizaje de políticas en comparación con los enfoques de aprendizaje por refuerzo de caja negra.

El enfoque de simulación primero resulta esencial para el desarrollo de IA física. Los desarrolladores validan los comportamientos de los robots en gemelos digitales antes del despliegue, detectando fallos que dañarían el hardware físico o lastimarían a los humanos.[^17] La metodología requiere infraestructura de simulación capaz de ejecutar física a velocidades más rápidas que en tiempo real mientras mantiene precisión suficiente para la transferencia de políticas a robots reales.

Orquestación multi-GPU para robótica

NVIDIA OSMO proporciona orquestación nativa en la nube para cargas de trabajo robóticas complejas que abarcan múltiples etapas y contenedores a través de sistemas multi-GPU y multi-nodo.[^18] Las pipelines de desarrollo robótico involucran recolección de datos, entrenamiento de modelos, pruebas de simulación y empaquetado de despliegue. Coordinar estas etapas a través de recursos de GPU heterogéneos requiere orquestación más allá de las capacidades estándar de Kubernetes.

Empresas líderes en robótica incluyendo Agility Robotics, Boston Dynamics, Figure AI y Skild AI adoptan las tecnologías NVIDIA Isaac y Omniverse.[^19] Instituciones de investigación en Stanford, ETH Zurich y la Universidad Nacional de Singapur aprovechan la misma infraestructura de computación acelerada para avanzar la investigación en robótica.

Comparación de requisitos de infraestructura

RLHF y RL robótico comparten algunos patrones de infraestructura pero divergen significativamente en otros.

Requisitos de memoria

RLHF para alineación de LLM requiere alojar múltiples modelos grandes simultáneamente. Un Actor de 70B, una Reference de 70B y modelos separados de Reward y Critic pueden requerir 8-16 GPUs H100 solo para los pesos de los modelos antes de considerar los estados del optimizador y las activaciones.[^20] Las políticas robóticas típicamente involucran modelos más pequeños pero requieren estado de simulación concurrente.

La memoria de simulación robótica escala con la complejidad del entorno y el conteo de instancias paralelas. Ejecutar 1,000 robots simulados con estado de física, datos de sensores e inferencia de redes neuronales consume memoria GPU sustancial incluso con redes de política relativamente pequeñas.

Patrones de cómputo

Las cargas de trabajo RLHF alternan entre generación de muestras intensiva en inferencia y actualizaciones de política intensivas en entrenamiento. La infraestructura debe manejar ambos patrones eficientemente, ya sea a través de recursos compartidos con programación dinámica o pools dedicados para cada fase.

El entrenamiento robótico ejecuta simulación y actualizaciones de política concurrentemente. El cómputo de física se superpone con los pases hacia adelante y hacia atrás de las redes neuronales. Los patrones de utilización de GPU difieren del entrenamiento de modelos de lenguaje, con carga más consistente en lugar de la inferencia en ráfagas de la generación de muestras RLHF.

Requisitos de red

El entrenamiento RLHF multi-nodo requiere interconexiones de alto ancho de banda para la sincronización de gradientes y el compartir estado de modelos. La arquitectura de cuatro modelos multiplica la sobrecarga de comunicación en comparación con el entrenamiento de un solo modelo.

El entrenamiento distribuido robótico puede involucrar comunicación adicional para el estado del entorno compartido cuando múltiples políticas interactúan en la misma simulación. Los críticos centralizados o los modelos de mundo compartidos requieren recolectar observaciones de instancias de simulación paralelas.

Despliegue a escala

Las organizaciones que despliegan infraestructura de RL a escala enfrentan decisiones sobre arquitectura de clúster, asignación de recursos y prácticas operacionales.

Consideraciones de diseño de clúster

Las cargas de trabajo de RL se benefician de clústeres de GPU homogéneos que simplifican la programación y evitan variaciones de rendimiento del hardware mixto. Las configuraciones optimizadas para memoria resultan valiosas para los requisitos multi-modelo de RLHF, mientras que las configuraciones optimizadas para cómputo se adaptan a la simulación robótica.

La inversión en redes importa más para RL que para cargas de trabajo de inferencia típicas. Las interconexiones NVLink dentro de los nodos aceleran la comunicación de modelo paralelo que RLHF requiere. InfiniBand o Ethernet de alta velocidad permite el escalado multi-nodo a medida que los tamaños de modelo exceden la capacidad de un solo nodo.

Despliegue de infraestructura profesional

La complejidad de la infraestructura de aprendizaje por refuerzo excede los requisitos típicos de despliegue de IA. La coordinación multi-modelo, la integración de simulación y las redes especializadas crean desafíos de integración que requieren equipos experimentados para resolverse eficientemente.

La red de 550 ingenieros de campo de Introl se especializa en despliegues de infraestructura GPU que soportan cargas de trabajo de IA avanzadas incluyendo sistemas de aprendizaje por refuerzo.[^21] La empresa se ubicó en el #14 del Inc. 5000 de 2025 con un crecimiento del 9,594% en tres años, reflejando la demanda empresarial de servicios profesionales de infraestructura.[^22] Las organizaciones que desarrollan capacidades de RL se benefician de la experiencia en despliegue que acelera el tiempo hacia la infraestructura operacional.

Gestionar despliegues de GPU a través de 257 ubicaciones globales permite a las organizaciones colocar la infraestructura de RL donde residen los investigadores y las aplicaciones.[^23] Introl maneja despliegues que alcanzan 100,000 GPUs con más de 40,000 millas de infraestructura de red de fibra óptica, proporcionando escala que iguala las iniciativas de RL más grandes.[^24]

La calidad de la infraestructura física impacta directamente la estabilidad del entrenamiento de RL. El throttling térmico, las fluctuaciones de energía y las inconsistencias de red se manifiestan como inestabilidades de entrenamiento que complican la depuración. El despliegue profesional asegura que la base de infraestructura soporte la experimentación de RL confiable.

La trayectoria de la infraestructura de RL

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