रीइन्फोर्समेंट लर्निंग इंफ्रास्ट्रक्चर: RLHF और रोबोटिक्स के लिए GPU क्लस्टर

अपडेटेड 11 दिसंबर, 2025

दिसंबर 2025 अपडेट: RLHF ट्रेनिंग में 80% कंप्यूट सैंपल जनरेशन पर खर्च होता है—थ्रूपुट ऑप्टिमाइज़ेशन महत्वपूर्ण है। OpenRLHF, Ray-आधारित मॉडल सेपरेशन के माध्यम से GPUs पर 70B+ पैरामीटर RLHF को सक्षम कर रहा है। NVIDIA का थ्री-कंप्यूटर आर्किटेक्चर: ट्रेनिंग के लिए DGX, सिमुलेशन के लिए Omniverse, और ऑन-रोबोट इन्फरेंस के लिए Jetson Thor। vLLM एक्सेलरेशन से सैंपल जनरेशन थ्रूपुट में नाटकीय सुधार।

RLHF ट्रेनिंग में 80% कंप्यूट समय सैंपल जनरेशन पर खर्च होता है, जो थ्रूपुट ऑप्टिमाइज़ेशन को उन संगठनों के लिए महत्वपूर्ण इंफ्रास्ट्रक्चर चुनौती बनाता है जो बड़े लैंग्वेज मॉडल्स को मानवीय प्राथमिकताओं के साथ संरेखित कर रहे हैं।[^1] OpenRLHF पहला हाई-परफॉर्मेंस ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क बनकर उभरा जो Actor, Reward, Reference, और Critic मॉडल्स को अलग-अलग GPUs पर सेपरेट करके 70B+ पैरामीटर RLHF ट्रेनिंग को सक्षम करता है।[^2] इसके साथ ही, NVIDIA का फिजिकल AI के लिए थ्री-कंप्यूटर आर्किटेक्चर ट्रेनिंग के लिए DGX सुपरकंप्यूटर, सिमुलेशन के लिए Omniverse सर्वर, और ऑन-रोबोट इन्फरेंस के लिए Jetson AGX Thor को जोड़ता है।[^3] रीइन्फोर्समेंट लर्निंग वर्कलोड्स को स्टैंडर्ड सुपरवाइज्ड ट्रेनिंग से भिन्न इंफ्रास्ट्रक्चर पैटर्न की आवश्यकता होती है, और RL क्षमताएं बनाने वाले संगठनों को ऐसे आर्किटेक्चर निर्णयों की जरूरत है जो इन अंतरों को ध्यान में रखें।

इंफ्रास्ट्रक्चर विचलन मेमोरी आवश्यकताओं से शुरू होता है। मौजूदा RLHF फ्रेमवर्क 70B+ पैरामीटर मॉडल्स की विशाल मेमोरी मांगों से जूझते हैं, जो अलाइनमेंट तकनीकों की पूर्ण क्षमता को सीमित करता है।[^4] GPUs पर अत्यधिक मॉडल पार्टीशनिंग से व्यक्तिगत डिवाइसेज पर मेमोरी फ्रैगमेंटेशन होता है, जो प्रभावी बैच साइज को कम करता है और समग्र ट्रेनिंग को धीमा करता है। रोबोटिक्स सिमुलेशन एक और आयाम जोड़ता है: सैकड़ों या हजारों रोबोट इंस्टेंसेज को समानांतर में ट्रेन करने के लिए न्यूरल नेटवर्क ट्रेनिंग के साथ-साथ GPU-एक्सेलरेटेड फिजिक्स इंजन चलाने की आवश्यकता होती है।[^5]

RLHF इंफ्रास्ट्रक्चर पैटर्न

ह्यूमन फीडबैक से रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में कई अलग-अलग चरणों को ऑर्केस्ट्रेट करना शामिल है जो विभिन्न इंफ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताओं को थोपते हैं। रिवॉर्ड मॉडलिंग एक मॉडल को मानवीय प्राथमिकताओं की भविष्यवाणी करने के लिए ट्रेन करती है। RL फेज फिर पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन को गाइड करने के लिए रिवॉर्ड मॉडल का उपयोग करता है। दोनों फेज में एक साथ बड़े मॉडल इन्फरेंस और ट्रेनिंग शामिल है, जो स्टैंडर्ड सुपरवाइज्ड लर्निंग में अनुपस्थित रिसोर्स कंटेंशन पैटर्न बनाता है।

मल्टी-मॉडल ऑर्केस्ट्रेशन

RLHF ट्रेनिंग के लिए चार मॉडल्स को समवर्ती रूप से चलाने की आवश्यकता होती है: Actor (ट्रेन किया जा रहा पॉलिसी मॉडल), Reward मॉडल (रिस्पॉन्स को स्कोर करना), Reference मॉडल (डिस्ट्रीब्यूशन ड्रिफ्ट को रोकना), और Critic मॉडल (वैल्यू फंक्शंस का अनुमान लगाना)।[^6] प्रत्येक मॉडल दसियों अरब पैरामीटर तक पहुंच सकता है। चार 70B मॉडल्स में मेमोरी एलोकेशन और कंप्यूट शेड्यूलिंग को मैनेज करना सामान्य ट्रेनिंग इंफ्रास्ट्रक्चर जटिलता से अधिक है।

OpenRLHF Ray के माध्यम से मल्टी-मॉडल चुनौतियों को संबोधित करता है, एक डिस्ट्रीब्यूटेड टास्क शेड्यूलर जो बिना अत्यधिक पार्टीशनिंग के GPUs पर मॉडल्स को बुद्धिमानी से एलोकेट करता है।[^7] फ्रेमवर्क Hybrid Engine शेड्यूलिंग का लाभ उठाता है, जो सभी मॉडल्स और vLLM इन्फरेंस इंजन को GPU रिसोर्सेज शेयर करने की अनुमति देता है। यह दृष्टिकोण ट्रेनिंग और इन्फरेंस फेज के बीच वर्कलोड डिमांड शिफ्ट होने पर रिसोर्सेज को डायनामिक रूप से रीबैलेंस करके आइडल टाइम को न्यूनतम और यूटिलाइज़ेशन को अधिकतम करता है।

सैंपल जनरेशन बॉटलनेक

सैंपल जनरेशन पर खर्च होने वाला 80% कंप्यूट टाइम एक मौलिक RLHF विशेषता को दर्शाता है: रिवॉर्ड स्कोरिंग होने से पहले पॉलिसी मॉडल्स को पूर्ण रिस्पॉन्स जनरेट करने होते हैं।[^8] स्टैंडर्ड ट्रेनिंग फॉरवर्ड और बैकवर्ड पास के माध्यम से स्टैटिक डेटा को बैच करती है। RLHF प्रत्येक स्टेप पर नॉवेल सैंपल जनरेट करता है, जो इन्फरेंस बॉटलनेक्स बनाता है जो वॉल-क्लॉक टाइम पर हावी होते हैं।

vLLM एक्सेलरेशन ऑप्टिमाइज़्ड मेमोरी मैनेजमेंट और मल्टीपल GPUs पर पैरेलल प्रोसेसिंग के माध्यम से सैंपल जनरेशन थ्रूपुट में नाटकीय सुधार करता है।[^9] OpenRLHF में Auto Tensor Parallelism (AutoTP) उपलब्ध GPUs पर इन्फरेंस को स्वचालित रूप से डिस्ट्रीब्यूट करता है, हाई-थ्रूपुट जनरेशन प्राप्त करता है जो ट्रेनिंग फेज को ताजे सैंपल्स से फीड रखता है।

सिस्टम-लेवल ऑप्टिमाइज़ेशन (2025)

रिसर्च टीमों ने 2024 और 2025 के दौरान RLHF थ्रूपुट में सुधार के लिए कई दृष्टिकोण विकसित किए। RLHFuse, AReal, और Verl फाइन-ग्रेंड पैरेललिज़्म के माध्यम से थ्रूपुट में सुधार करते हैं, कम्युनिकेशन ओवरहेड को कम करने के लिए मॉडल्स को कोलोकेट करते हैं और वर्कलोड डिमांड से मैच करने के लिए GPU रिसोर्सेज को डायनामिक रूप से स्केल करते हैं।[^10]

Verl, RLHFuse, ReaL, और PUZZLE विभिन्न स्टेज के LLMs को एक ही रिसोर्स पूल में कोलोकेट करते हैं, GPU यूटिलाइज़ेशन में सुधार करते हैं जब व्यक्तिगत मॉडल्स रिसोर्सेज को आइडल छोड़ देते।[^11] StreamRL ट्रेनिंग और जनरेशन स्टेज को डिसएग्रीगेट करता है, उन्हें एक पाइपलाइन में एसिंक्रोनसली चलाता है जो डेडिकेटेड इन्फरेंस क्लस्टर्स के हाई मेमोरी-बैंडविड्थ लाभों का फायदा उठाती है।

OPPO (Pipeline Overlap for PPO) कंप्यूटेशन फेज को ओवरलैप करके अतिरिक्त स्पीडअप प्राप्त करता है जो पहले सीक्वेंशियली चलते थे।[^12] यह तकनीक पिछले बैच पूरे होने से पहले बाद के बैच शुरू करके आइडल टाइम को कम करती है, थोड़े बढ़े हुए मेमोरी उपयोग के बदले बेहतर थ्रूपुट प्राप्त करती है।

फिजिकल AI और रोबोटिक्स इंफ्रास्ट्रक्चर

रोबोटिक्स एप्लीकेशंस न्यूरल नेटवर्क ट्रेनिंग के साथ-साथ सिमुलेशन आवश्यकताओं को पेश करते हैं। रोबोट्स को रियल-वर्ल्ड डिप्लॉयमेंट से पहले सिमुलेटेड एनवायरनमेंट में सीखना होता है, जिसके लिए ऐसी स्पीड पर चलने वाले फिजिक्स-एक्यूरेट वर्चुअल वर्ल्ड्स की आवश्यकता होती है जो रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को व्यावहारिक बनाते हैं।

NVIDIA का थ्री-कंप्यूटर आर्किटेक्चर

NVIDIA ने ट्रेनिंग, सिमुलेशन, और डिप्लॉयमेंट को कवर करते हुए फिजिकल AI डेवलपमेंट के लिए एक व्यापक स्टैक डिज़ाइन किया।[^13] DGX AI सुपरकंप्यूटर लार्ज-स्केल RL के लिए आवश्यक कंप्यूट डेंसिटी के साथ मॉडल ट्रेनिंग को हैंडल करते हैं। RTX PRO सर्वर पर चलने वाले Omniverse और Cosmos सिमुलेशन एनवायरनमेंट प्रदान करते हैं जहां रोबोट्स फिजिक्स-बेस्ड डिजिटल ट्विन्स में ट्रेन होते हैं। Jetson AGX Thor ऑटोनॉमस ऑपरेशन के लिए रियल-टाइम परफॉर्मेंस के साथ ऑन-रोबोट इन्फरेंस को हैंडल करता है।

यह आर्किटेक्चर फिजिकल AI की अनूठी मांगों को दर्शाता है। रोबोट्स को मिलीसेकंड के भीतर सेंसर डेटा प्रोसेस करना, एनवायरनमेंट स्टेट के बारे में रीज़न करना, एक्शंस प्लान करना, और मूवमेंट्स एक्जीक्यूट करना होता है।[^14] ट्रेनिंग इंफ्रास्ट्रक्चर को ऐसे मॉडल्स प्रोड्यूस करने होते हैं जो सीमित कंप्यूट बजट वाले एज हार्डवेयर पर डिप्लॉय होने पर इन लेटेंसी कंस्ट्रेंट्स को पूरा करें।

GPU-एक्सेलरेटेड सिमुलेशन

NVIDIA Isaac Lab Isaac Sim पर बना रोबोट ट्रेनिंग के लिए एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क प्रदान करता है, जो रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, डेमोंस्ट्रेशंस से लर्निंग, और मोशन प्लानिंग वर्कफ्लो को सपोर्ट करता है।[^15] फ्रेमवर्क सैकड़ों या हजारों रोबोट इंस्टेंसेज को समानांतर में ट्रेन करने में सक्षम बनाता है, रियल-वर्ल्ड ट्रेनिंग की तुलना में पॉलिसीज को तेजी से इटरेट करता है।

Newton, Google DeepMind और Disney Research द्वारा सह-विकसित एक GPU-एक्सेलरेटेड फिजिक्स इंजन, हाई-स्पीड, फिजिकली एक्यूरेट, डिफरेंशिएबल सिमुलेशन प्रदान करता है।[^16] डिफरेंशिएबल फिजिक्स सिमुलेशन के माध्यम से ग्रेडिएंट-बेस्ड ऑप्टिमाइज़ेशन को सक्षम करता है, ब्लैक-बॉक्स रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एप्रोचेज की तुलना में पॉलिसी लर्निंग को एक्सेलरेट करता है।

सिम-फर्स्ट एप्रोच फिजिकल AI डेवलपमेंट के लिए आवश्यक साबित होता है। डेवलपर्स डिप्लॉयमेंट से पहले डिजिटल ट्विन्स में रोबोट बिहेवियर्स को वैलिडेट करते हैं, उन फेल्योर्स को पकड़ते हैं जो फिजिकल हार्डवेयर को नुकसान पहुंचाते या मनुष्यों को हानि पहुंचाते।[^17] इस मेथडोलॉजी के लिए ऐसे सिमुलेशन इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होती है जो रियल-टाइम से तेज स्पीड पर फिजिक्स चलाने में सक्षम हो जबकि रियल रोबोट्स में पॉलिसी ट्रांसफर के लिए पर्याप्त एक्यूरेसी बनाए रखे।

रोबोटिक्स के लिए मल्टी-GPU ऑर्केस्ट्रेशन

NVIDIA OSMO मल्टी-GPU और मल्टी-नोड सिस्टम्स पर मल्टीपल स्टेज और कंटेनर्स में फैले कॉम्प्लेक्स रोबोटिक्स वर्कलोड्स के लिए क्लाउड-नेटिव ऑर्केस्ट्रेशन प्रदान करता है।[^18] रोबोटिक्स डेवलपमेंट पाइपलाइन में डेटा कलेक्शन, मॉडल ट्रेनिंग, सिमुलेशन टेस्टिंग, और डिप्लॉयमेंट पैकेजिंग शामिल है। हेटेरोजीनियस GPU रिसोर्सेज पर इन स्टेज को कोऑर्डिनेट करने के लिए स्टैंडर्ड Kubernetes क्षमताओं से परे ऑर्केस्ट्रेशन की आवश्यकता होती है।

Agility Robotics, Boston Dynamics, Figure AI, और Skild AI सहित अग्रणी रोबोटिक्स कंपनियां NVIDIA Isaac और Omniverse टेक्नोलॉजीज को अपनाती हैं।[^19] Stanford, ETH Zurich, और National University of Singapore की रिसर्च इंस्टीट्यूशंस रोबोटिक्स रिसर्च को आगे बढ़ाने के लिए समान एक्सेलरेटेड कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर का लाभ उठाती हैं।

इंफ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताओं की तुलना

RLHF और रोबोटिक्स RL कुछ इंफ्रास्ट्रक्चर पैटर्न शेयर करते हैं लेकिन दूसरों में काफी भिन्न होते हैं।

मेमोरी आवश्यकताएं

LLM अलाइनमेंट के लिए RLHF को एक साथ मल्टीपल लार्ज मॉडल्स होस्ट करने की आवश्यकता होती है। एक 70B Actor, 70B Reference, और अलग Reward और Critic मॉडल्स को ऑप्टिमाइज़र स्टेट्स और एक्टिवेशंस के अकाउंटिंग से पहले सिर्फ मॉडल वेट्स के लिए 8-16 H100 GPUs की आवश्यकता हो सकती है।[^20] रोबोटिक्स पॉलिसीज में आमतौर पर छोटे मॉडल्स शामिल होते हैं लेकिन कंकरेंट सिमुलेशन स्टेट की आवश्यकता होती है।

रोबोटिक्स सिमुलेशन मेमोरी एनवायरनमेंट कॉम्प्लेक्सिटी और पैरेलल इंस्टेंस काउंट के साथ स्केल होती है। 1,000 सिमुलेटेड रोबोट्स को फिजिक्स स्टेट, सेंसर डेटा, और न्यूरल नेटवर्क इन्फरेंस के साथ चलाना अपेक्षाकृत छोटे पॉलिसी नेटवर्क्स के साथ भी पर्याप्त GPU मेमोरी कंज्यूम करता है।

कंप्यूट पैटर्न

RLHF वर्कलोड्स इन्फरेंस-हेवी सैंपल जनरेशन और ट्रेनिंग-हेवी पॉलिसी अपडेट्स के बीच अल्टरनेट करते हैं। इंफ्रास्ट्रक्चर को दोनों पैटर्न को कुशलता से हैंडल करना होता है, या तो डायनामिक शेड्यूलिंग के साथ शेयर्ड रिसोर्सेज के माध्यम से या प्रत्येक फेज के लिए डेडिकेटेड पूल्स के माध्यम से।

रोबोटिक्स ट्रेनिंग सिमुलेशन और पॉलिसी अपडेट्स को समवर्ती रूप से चलाती है। फिजिक्स कंप्यूटेशन न्यूरल नेटवर्क फॉरवर्ड और बैकवर्ड पास के साथ ओवरलैप होती है। GPU यूटिलाइज़ेशन पैटर्न लैंग्वेज मॉडल ट्रेनिंग से भिन्न होते हैं, RLHF सैंपल जनरेशन के बर्स्टी इन्फरेंस की बजाय अधिक कंसिस्टेंट लोड के साथ।

नेटवर्किंग आवश्यकताएं

मल्टी-नोड RLHF ट्रेनिंग को ग्रेडिएंट सिंक्रोनाइज़ेशन और मॉडल स्टेट शेयरिंग के लिए हाई-बैंडविड्थ इंटरकनेक्ट्स की आवश्यकता होती है। फोर-मॉडल आर्किटेक्चर सिंगल-मॉडल ट्रेनिंग की तुलना में कम्युनिकेशन ओवरहेड को मल्टीप्लाई करता है।

रोबोटिक्स डिस्ट्रीब्यूटेड ट्रेनिंग में शेयर्ड एनवायरनमेंट स्टेट के लिए अतिरिक्त कम्युनिकेशन शामिल हो सकती है जब मल्टीपल पॉलिसीज एक ही सिमुलेशन में इंटरैक्ट करती हैं। सेंट्रलाइज़्ड क्रिटिक्स या शेयर्ड वर्ल्ड मॉडल्स को पैरेलल सिमुलेशन इंस्टेंसेज से ऑब्ज़र्वेशंस गैदर करने की आवश्यकता होती है।

स्केल पर डिप्लॉयमेंट

स्केल पर RL इंफ्रास्ट्रक्चर डिप्लॉय करने वाले संगठनों को क्लस्टर आर्किटेक्चर, रिसोर्स एलोकेशन, और ऑपरेशनल प्रैक्टिसेज के बारे में निर्णयों का सामना करना पड़ता है।

क्लस्टर डिज़ाइन विचार

RL वर्कलोड्स को होमोजीनियस GPU क्लस्टर्स से लाभ होता है जो शेड्यूलिंग को सरल बनाते हैं और मिक्स्ड हार्डवेयर से परफॉर्मेंस वेरिएशंस से बचते हैं। मेमोरी-ऑप्टिमाइज़्ड कॉन्फ़िगरेशंस RLHF की मल्टी-मॉडल आवश्यकताओं के लिए मूल्यवान साबित होते हैं, जबकि कंप्यूट-ऑप्टिमाइज़्ड कॉन्फ़िगरेशंस रोबोटिक्स सिमुलेशन के लिए उपयुक्त हैं।

नेटवर्किंग इन्वेस्टमेंट RL के लिए टिपिकल इन्फरेंस वर्कलोड्स से अधिक मायने रखता है। नोड्स के भीतर NVLink इंटरकनेक्ट्स उस मॉडल-पैरेलल कम्युनिकेशन को एक्सेलरेट करते हैं जिसकी RLHF को आवश्यकता होती है। InfiniBand या हाई-स्पीड ईथरनेट मल्टी-नोड स्केलिंग को सक्षम करता है जब मॉडल साइज सिंगल-नोड कैपेसिटी से अधिक हो।

प्रोफेशनल इंफ्रास्ट्रक्चर डिप्लॉयमेंट

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग इंफ्रास्ट्रक्चर कॉम्प्लेक्सिटी टिपिकल AI डिप्लॉयमेंट आवश्यकताओं से अधिक है। मल्टी-मॉडल कोऑर्डिनेशन, सिमुलेशन इंटीग्रेशन, और स्पेशलाइज़्ड नेटवर्किंग इंटीग्रेशन चैलेंजेज बनाते हैं जिन्हें अनुभवी टीमों को कुशलता से हल करने की आवश्यकता होती है।

Introl की 550 फील्ड इंजीनियर्स की नेटवर्क रीइन्फोर्समेंट लर्निंग सिस्टम्स सहित एडवांस्ड AI वर्कलोड्स को सपोर्ट करने वाले GPU इंफ्रास्ट्रक्चर डिप्लॉयमेंट्स में स्पेशलाइज़ करती है।[^21] कंपनी 9,594% तीन-वर्षीय ग्रोथ के साथ 2025 Inc. 5000 में #14 पर रैंक हुई, जो प्रोफेशनल इंफ्रास्ट्रक्चर सर्विसेज के लिए एंटरप्राइज़ डिमांड को दर्शाती है।[^22] RL क्षमताएं बनाने वाले संगठनों को डिप्लॉयमेंट एक्सपर्टीज़ से लाभ होता है जो ऑपरेशनल इंफ्रास्ट्रक्चर तक पहुंचने के समय को एक्सेलरेट करती है।

257 ग्लोबल लोकेशंस पर GPU डिप्लॉयमेंट्स को मैनेज करना संगठनों को RL इंफ्रास्ट्रक्चर वहां रखने में सक्षम बनाता है जहां रिसर्चर्स और एप्लीकेशंस रहते हैं।[^23] Introl 40,000 मील से अधिक फाइबर ऑप्टिक नेटवर्क इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ 100,000 GPUs तक पहुंचने वाले डिप्लॉयमेंट्स को हैंडल करता है, जो सबसे बड़े RL इनिशिएटिव्स से मैच करने वाला स्केल प्रदान करता है।[^24]

फिजिकल इंफ्रास्ट्रक्चर क्वालिटी सीधे RL ट्रेनिंग स्टेबिलिटी को इम्पैक्ट करती है। थर्मल थ्रॉटलिंग, पावर फ्लक्चुएशंस, और नेटवर्क इनकंसिस्टेंसीज़ ट्रेनिंग इंस्टेबिलिटीज़ के रूप में प्रकट होती हैं जो डीबगिंग को कॉम्प्लीकेट करती हैं। प्रोफेशनल डिप्लॉयमेंट सुनिश्चित करता है कि इंफ्रास्ट्रक्चर फाउंडेशन रिलायबल RL एक्सपेरिमेंटेशन को सपोर्ट करे।

RL इंफ्रास्ट्रक्चर ट्रजेक्टरी

[अनुवाद के लिए कंटेंट ट्रंकेट किया गया]