Infrastructure d'apprentissage par renforcement : Clusters GPU pour RLHF et robotique

Mis à jour le 11 décembre 2025

Mise à jour de décembre 2025 : L'entraînement RLHF consacre 80 % du temps de calcul à la génération d'échantillons — l'optimisation du débit est critique. OpenRLHF permet l'entraînement RLHF avec plus de 70B de paramètres en séparant les modèles Actor, Reward, Reference et Critic sur différents GPU. Architecture à trois ordinateurs NVIDIA : DGX pour l'entraînement, Omniverse pour la simulation, Jetson Thor pour l'inférence embarquée. L'accélération vLLM améliore considérablement le débit de génération d'échantillons.

L'entraînement RLHF consacre 80 % du temps de calcul à la génération d'échantillons, faisant de l'optimisation du débit le défi infrastructurel critique pour les organisations qui alignent les grands modèles de langage avec les préférences humaines.[^1] OpenRLHF a émergé comme le premier framework open-source haute performance permettant l'entraînement RLHF avec plus de 70B de paramètres en séparant les modèles Actor, Reward, Reference et Critic sur différents GPU.[^2] Parallèlement, l'architecture à trois ordinateurs de NVIDIA pour l'IA physique connecte les superordinateurs DGX pour l'entraînement, les serveurs Omniverse pour la simulation, et Jetson AGX Thor pour l'inférence embarquée sur les robots.[^3] Les charges de travail d'apprentissage par renforcement exigent des modèles d'infrastructure distincts de l'entraînement supervisé standard, et les organisations qui développent des capacités RL ont besoin de décisions architecturales tenant compte de ces différences.

La divergence infrastructurelle commence par les besoins en mémoire. Les frameworks RLHF existants peinent avec les demandes de mémoire immenses des modèles de plus de 70B de paramètres, limitant le plein potentiel des techniques d'alignement.[^4] Le partitionnement excessif des modèles sur les GPU entraîne une fragmentation de la mémoire sur les appareils individuels, réduisant les tailles de batch effectives et ralentissant l'entraînement global. La simulation robotique ajoute une autre dimension : entraîner des centaines ou des milliers d'instances de robots en parallèle nécessite des moteurs physiques accélérés par GPU fonctionnant parallèlement à l'entraînement des réseaux neuronaux.[^5]

Modèles d'infrastructure RLHF

L'apprentissage par renforcement à partir de retours humains implique l'orchestration de plusieurs phases distinctes qui imposent des exigences d'infrastructure différentes. La modélisation de récompense entraîne un modèle à prédire les préférences humaines. La phase RL utilise ensuite le modèle de récompense pour guider l'optimisation de la politique. Les deux phases impliquent simultanément l'inférence et l'entraînement de grands modèles, créant des schémas de contention des ressources absents de l'apprentissage supervisé standard.

Orchestration multi-modèles

L'entraînement RLHF nécessite l'exécution simultanée de quatre modèles : l'Actor (modèle de politique en cours d'entraînement), le modèle Reward (notation des réponses), le modèle Reference (prévention de la dérive de distribution), et le modèle Critic (estimation des fonctions de valeur).[^6] Chaque modèle peut atteindre des dizaines de milliards de paramètres. Gérer l'allocation mémoire et l'ordonnancement du calcul sur quatre modèles de 70B dépasse la complexité typique de l'infrastructure d'entraînement.

OpenRLHF aborde les défis multi-modèles via Ray, un ordonnanceur de tâches distribué qui alloue intelligemment les modèles sur les GPU sans partitionnement excessif.[^7] Le framework exploite l'ordonnancement Hybrid Engine, permettant à tous les modèles et moteurs d'inférence vLLM de partager les ressources GPU. L'approche minimise le temps d'inactivité et maximise l'utilisation en rééquilibrant dynamiquement les ressources à mesure que les demandes de charge de travail oscillent entre les phases d'entraînement et d'inférence.

Goulot d'étranglement de la génération d'échantillons

Les 80 % du temps de calcul consacrés à la génération d'échantillons reflètent une caractéristique fondamentale du RLHF : les modèles de politique doivent générer des réponses complètes avant que la notation des récompenses puisse avoir lieu.[^8] L'entraînement standard fait passer des données statiques par lots à travers des passes avant et arrière. Le RLHF génère de nouveaux échantillons à chaque étape, créant des goulots d'étranglement d'inférence qui dominent le temps d'exécution.

L'accélération vLLM améliore considérablement le débit de génération d'échantillons grâce à une gestion optimisée de la mémoire et un traitement parallèle sur plusieurs GPU.[^9] L'Auto Tensor Parallelism (AutoTP) dans OpenRLHF distribue automatiquement l'inférence sur les GPU disponibles, atteignant une génération à haut débit qui alimente les phases d'entraînement en échantillons frais.

Optimisations au niveau système (2025)

Les équipes de recherche ont développé de multiples approches pour améliorer le débit RLHF en 2024 et 2025. RLHFuse, AReal et Verl améliorent le débit via un parallélisme à grain fin, colocalisant les modèles pour réduire la surcharge de communication et redimensionnant dynamiquement les ressources GPU pour correspondre à la demande de charge de travail.[^10]

Verl, RLHFuse, ReaL et PUZZLE colocalisent les LLM de différentes étapes dans le même pool de ressources, améliorant l'utilisation des GPU lorsque les modèles individuels laisseraient des ressources inactives.[^11] StreamRL désagrège les étapes d'entraînement et de génération, les exécutant de manière asynchrone dans un pipeline qui exploite les avantages de haute bande passante mémoire des clusters d'inférence dédiés.

OPPO (Pipeline Overlap for PPO) atteint des accélérations supplémentaires en chevauchant les phases de calcul qui s'exécutaient auparavant séquentiellement.[^12] La technique réduit le temps d'inactivité en démarrant les lots suivants avant que les lots précédents ne se terminent, échangeant une utilisation mémoire légèrement accrue contre un meilleur débit.

IA physique et infrastructure robotique

Les applications robotiques introduisent des exigences de simulation parallèlement à l'entraînement des réseaux neuronaux. Les robots doivent apprendre dans des environnements simulés avant le déploiement réel, nécessitant des mondes virtuels physiquement précis fonctionnant à des vitesses qui rendent l'apprentissage par renforcement pratique.

Architecture à trois ordinateurs de NVIDIA

NVIDIA a conçu une pile complète pour le développement de l'IA physique couvrant l'entraînement, la simulation et le déploiement.[^13] Les superordinateurs IA DGX gèrent l'entraînement des modèles avec la densité de calcul requise pour le RL à grande échelle. Omniverse et Cosmos fonctionnant sur les serveurs RTX PRO fournissent des environnements de simulation où les robots s'entraînent dans des jumeaux numériques basés sur la physique. Jetson AGX Thor gère l'inférence embarquée avec des performances temps réel pour le fonctionnement autonome.

L'architecture reflète les exigences uniques de l'IA physique. Les robots doivent traiter les données des capteurs, raisonner sur l'état de l'environnement, planifier les actions et exécuter les mouvements en quelques millisecondes.[^14] L'infrastructure d'entraînement doit produire des modèles qui respectent ces contraintes de latence lorsqu'ils sont déployés sur du matériel edge avec des budgets de calcul limités.

Simulation accélérée par GPU

NVIDIA Isaac Lab fournit un framework open-source pour l'entraînement de robots construit sur Isaac Sim, prenant en charge l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage par démonstration et les flux de travail de planification de mouvement.[^15] Le framework permet d'entraîner des centaines ou des milliers d'instances de robots en parallèle, itérant les politiques plus rapidement que l'entraînement réel ne pourrait jamais le faire.

Newton, un moteur physique accéléré par GPU co-développé par Google DeepMind et Disney Research, fournit une simulation haute vitesse, physiquement précise et différentiable.[^16] La physique différentiable permet l'optimisation basée sur les gradients à travers la simulation, accélérant l'apprentissage des politiques par rapport aux approches d'apprentissage par renforcement en boîte noire.

L'approche simulation-first s'avère essentielle pour le développement de l'IA physique. Les développeurs valident les comportements des robots dans des jumeaux numériques avant le déploiement, détectant les défaillances qui endommageraient le matériel physique ou nuiraient aux humains.[^17] La méthodologie nécessite une infrastructure de simulation capable d'exécuter la physique à des vitesses supérieures au temps réel tout en maintenant une précision suffisante pour le transfert des politiques vers de vrais robots.

Orchestration multi-GPU pour la robotique

NVIDIA OSMO fournit une orchestration cloud-native pour les charges de travail robotiques complexes couvrant plusieurs étapes et conteneurs sur des systèmes multi-GPU et multi-nœuds.[^18] Les pipelines de développement robotique impliquent la collecte de données, l'entraînement de modèles, les tests de simulation et le packaging de déploiement. Coordonner ces étapes sur des ressources GPU hétérogènes nécessite une orchestration au-delà des capacités standard de Kubernetes.

Les principales entreprises de robotique, notamment Agility Robotics, Boston Dynamics, Figure AI et Skild AI, adoptent les technologies NVIDIA Isaac et Omniverse.[^19] Les institutions de recherche de Stanford, ETH Zurich et l'Université Nationale de Singapour exploitent la même infrastructure de calcul accéléré pour faire avancer la recherche en robotique.

Comparaison des exigences d'infrastructure

RLHF et RL robotique partagent certains modèles d'infrastructure mais divergent significativement sur d'autres.

Exigences en mémoire

Le RLHF pour l'alignement des LLM nécessite d'héberger plusieurs grands modèles simultanément. Un Actor de 70B, une Reference de 70B, et des modèles Reward et Critic séparés peuvent nécessiter 8 à 16 GPU H100 juste pour les poids des modèles, sans compter les états de l'optimiseur et les activations.[^20] Les politiques robotiques impliquent généralement des modèles plus petits mais nécessitent un état de simulation concurrent.

La mémoire de simulation robotique évolue avec la complexité de l'environnement et le nombre d'instances parallèles. Exécuter 1 000 robots simulés avec état physique, données de capteurs et inférence de réseau neuronal consomme une mémoire GPU substantielle même avec des réseaux de politique relativement petits.

Modèles de calcul

Les charges de travail RLHF alternent entre la génération d'échantillons intensive en inférence et les mises à jour de politique intensives en entraînement. L'infrastructure doit gérer efficacement les deux modèles, soit via des ressources partagées avec ordonnancement dynamique, soit via des pools dédiés pour chaque phase.

L'entraînement robotique exécute la simulation et les mises à jour de politique simultanément. Le calcul physique chevauche les passes avant et arrière du réseau neuronal. Les modèles d'utilisation GPU diffèrent de l'entraînement de modèles de langage, avec une charge plus constante plutôt que l'inférence en rafales de la génération d'échantillons RLHF.

Exigences réseau

L'entraînement RLHF multi-nœuds nécessite des interconnexions haute bande passante pour la synchronisation des gradients et le partage de l'état des modèles. L'architecture à quatre modèles multiplie la surcharge de communication par rapport à l'entraînement mono-modèle.

L'entraînement robotique distribué peut impliquer une communication supplémentaire pour l'état d'environnement partagé lorsque plusieurs politiques interagissent dans la même simulation. Les critics centralisés ou les modèles de monde partagés nécessitent de rassembler les observations des instances de simulation parallèles.

Déploiement à grande échelle

Les organisations déployant une infrastructure RL à grande échelle font face à des décisions concernant l'architecture des clusters, l'allocation des ressources et les pratiques opérationnelles.

Considérations de conception des clusters

Les charges de travail RL bénéficient de clusters GPU homogènes qui simplifient l'ordonnancement et évitent les variations de performance dues au matériel mixte. Les configurations optimisées pour la mémoire s'avèrent précieuses pour les exigences multi-modèles du RLHF, tandis que les configurations optimisées pour le calcul conviennent à la simulation robotique.

L'investissement réseau compte davantage pour le RL que pour les charges de travail d'inférence typiques. Les interconnexions NVLink au sein des nœuds accélèrent la communication parallèle aux modèles que le RLHF nécessite. InfiniBand ou Ethernet haute vitesse permet le passage à l'échelle multi-nœuds lorsque les tailles de modèles dépassent la capacité d'un seul nœud.

Déploiement d'infrastructure professionnelle

La complexité de l'infrastructure d'apprentissage par renforcement dépasse les exigences de déploiement IA typiques. La coordination multi-modèles, l'intégration de la simulation et le réseau spécialisé créent des défis d'intégration qui nécessitent des équipes expérimentées pour être résolus efficacement.

Le réseau de 550 ingénieurs terrain d'Introl se spécialise dans les déploiements d'infrastructure GPU supportant les charges de travail IA avancées, y compris les systèmes d'apprentissage par renforcement.[^21] L'entreprise s'est classée #14 au classement Inc. 5000 de 2025 avec une croissance de 9 594 % sur trois ans, reflétant la demande des entreprises pour des services d'infrastructure professionnels.[^22] Les organisations développant des capacités RL bénéficient d'une expertise de déploiement qui accélère le délai de mise en service de l'infrastructure opérationnelle.

La gestion des déploiements GPU à travers 257 emplacements mondiaux permet aux organisations de placer l'infrastructure RL là où résident les chercheurs et les applications.[^23] Introl gère des déploiements atteignant 100 000 GPU avec plus de 64 000 kilomètres d'infrastructure réseau en fibre optique, fournissant une échelle correspondant aux plus grandes initiatives RL.[^24]

La qualité de l'infrastructure physique impacte directement la stabilité de l'entraînement RL. La limitation thermique, les fluctuations de puissance et les incohérences réseau se manifestent comme des instabilités d'entraînement qui compliquent le débogage. Un déploiement professionnel garantit que la fondation de l'infrastructure supporte une expérimentation RL fiable.

La trajectoire de l'infrastructure RL

[Contenu tronqué pour la traduction]