Infrastruktur Reinforcement Learning: Klaster GPU untuk RLHF dan Robotika

Diperbarui 11 Desember 2025

Pembaruan Desember 2025: Pelatihan RLHF menghabiskan 80% waktu komputasi untuk pembangkitan sampel—optimasi throughput menjadi tantangan kritis. OpenRLHF memungkinkan RLHF parameter 70B+ melalui pemisahan model berbasis Ray lintas GPU. Arsitektur tiga komputer NVIDIA: DGX untuk pelatihan, Omniverse untuk simulasi, Jetson Thor untuk inferensi on-robot. Akselerasi vLLM meningkatkan throughput pembangkitan sampel secara dramatis.

Pelatihan RLHF menghabiskan 80% waktu komputasi untuk pembangkitan sampel, menjadikan optimasi throughput sebagai tantangan infrastruktur kritis bagi organisasi yang menyelaraskan large language model dengan preferensi manusia.[^1] OpenRLHF muncul sebagai framework open-source berkinerja tinggi pertama yang memungkinkan pelatihan RLHF parameter 70B+ dengan memisahkan model Actor, Reward, Reference, dan Critic ke GPU berbeda.[^2] Sementara itu, arsitektur tiga komputer NVIDIA untuk physical AI menghubungkan superkomputer DGX untuk pelatihan, server Omniverse untuk simulasi, dan Jetson AGX Thor untuk inferensi on-robot.[^3] Beban kerja reinforcement learning menuntut pola infrastruktur yang berbeda dari pelatihan supervised standar, dan organisasi yang membangun kapabilitas RL memerlukan keputusan arsitektur yang memperhitungkan perbedaan-perbedaan ini.

Divergensi infrastruktur dimulai dari kebutuhan memori. Framework RLHF yang ada kesulitan dengan tuntutan memori yang sangat besar dari model parameter 70B+, membatasi potensi penuh teknik alignment.[^4] Partisi model yang berlebihan lintas GPU menyebabkan fragmentasi memori pada perangkat individual, mengurangi ukuran batch efektif dan memperlambat pelatihan secara keseluruhan. Simulasi robotika menambahkan dimensi lain: melatih ratusan atau ribuan instansi robot secara paralel memerlukan mesin fisika yang dipercepat GPU berjalan bersamaan dengan pelatihan jaringan neural.[^5]

Pola infrastruktur RLHF

Reinforcement learning from human feedback melibatkan orkestrasi beberapa fase berbeda yang menimbulkan kebutuhan infrastruktur yang berbeda. Reward modeling melatih model untuk memprediksi preferensi manusia. Fase RL kemudian menggunakan reward model untuk memandu optimasi kebijakan. Kedua fase melibatkan inferensi dan pelatihan model besar secara bersamaan, menciptakan pola persaingan sumber daya yang tidak ada dalam pembelajaran supervised standar.

Orkestrasi multi-model

Pelatihan RLHF memerlukan menjalankan empat model secara bersamaan: Actor (model kebijakan yang dilatih), model Reward (memberi skor respons), model Reference (mencegah drift distribusi), dan model Critic (mengestimasi fungsi nilai).[^6] Setiap model dapat mencapai puluhan miliar parameter. Mengelola alokasi memori dan penjadwalan komputasi lintas empat model 70B melebihi kompleksitas infrastruktur pelatihan tipikal.

OpenRLHF mengatasi tantangan multi-model melalui Ray, penjadwal tugas terdistribusi yang secara cerdas mengalokasikan model lintas GPU tanpa partisi berlebihan.[^7] Framework ini memanfaatkan penjadwalan Hybrid Engine, memungkinkan semua model dan mesin inferensi vLLM berbagi sumber daya GPU. Pendekatan ini meminimalkan waktu idle dan memaksimalkan utilisasi dengan menyeimbangkan ulang sumber daya secara dinamis saat tuntutan beban kerja bergeser antara fase pelatihan dan inferensi.

Bottleneck pembangkitan sampel

80% waktu komputasi yang dihabiskan untuk pembangkitan sampel mencerminkan karakteristik fundamental RLHF: model kebijakan harus menghasilkan respons lengkap sebelum penilaian reward dapat terjadi.[^8] Pelatihan standar membatasi data statis melalui forward dan backward pass. RLHF menghasilkan sampel baru di setiap langkah, menciptakan bottleneck inferensi yang mendominasi waktu wall-clock.

Akselerasi vLLM secara dramatis meningkatkan throughput pembangkitan sampel melalui manajemen memori yang dioptimalkan dan pemrosesan paralel lintas beberapa GPU.[^9] Auto Tensor Parallelism (AutoTP) di OpenRLHF secara otomatis mendistribusikan inferensi lintas GPU yang tersedia, mencapai pembangkitan throughput tinggi yang menjaga fase pelatihan terus dipasok dengan sampel segar.

Optimasi tingkat sistem (2025)

Tim riset mengembangkan beberapa pendekatan untuk meningkatkan throughput RLHF selama 2024 dan 2025. RLHFuse, AReal, dan Verl meningkatkan throughput melalui paralelisme fine-grained, menempatkan model bersama untuk mengurangi overhead komunikasi dan menskalakan sumber daya GPU secara dinamis untuk menyesuaikan tuntutan beban kerja.[^10]

Verl, RLHFuse, ReaL, dan PUZZLE menempatkan LLM dari tahap berbeda dalam pool sumber daya yang sama, meningkatkan utilisasi GPU ketika model individual akan membiarkan sumber daya idle.[^11] StreamRL memisahkan tahap pelatihan dan pembangkitan, menjalankannya secara asinkron dalam pipeline yang memanfaatkan keuntungan bandwidth memori tinggi dari klaster inferensi khusus.

OPPO (Pipeline Overlap for PPO) mencapai percepatan tambahan dengan tumpang tindih fase komputasi yang sebelumnya berjalan secara berurutan.[^12] Teknik ini mengurangi waktu idle dengan memulai batch berikutnya sebelum batch sebelumnya selesai, menukar penggunaan memori yang sedikit meningkat dengan throughput yang lebih baik.

Infrastruktur physical AI dan robotika

Aplikasi robotika memperkenalkan kebutuhan simulasi bersamaan dengan pelatihan jaringan neural. Robot harus belajar di lingkungan simulasi sebelum deployment dunia nyata, memerlukan dunia virtual yang akurat secara fisika berjalan pada kecepatan yang membuat reinforcement learning praktis.

Arsitektur tiga komputer NVIDIA

NVIDIA merancang stack komprehensif untuk pengembangan physical AI yang mencakup pelatihan, simulasi, dan deployment.[^13] Superkomputer DGX AI menangani pelatihan model dengan kepadatan komputasi yang diperlukan untuk RL skala besar. Omniverse dan Cosmos yang berjalan di RTX PRO Server menyediakan lingkungan simulasi di mana robot berlatih di digital twin berbasis fisika. Jetson AGX Thor menangani inferensi on-robot dengan performa real-time untuk operasi otonom.

Arsitektur ini mencerminkan tuntutan unik physical AI. Robot harus memproses data sensor, bernalar tentang status lingkungan, merencanakan aksi, dan mengeksekusi gerakan dalam hitungan milidetik.[^14] Infrastruktur pelatihan harus menghasilkan model yang memenuhi batasan latensi ini ketika di-deploy pada hardware edge dengan anggaran komputasi terbatas.

Simulasi yang dipercepat GPU

NVIDIA Isaac Lab menyediakan framework open-source untuk pelatihan robot yang dibangun di atas Isaac Sim, mendukung alur kerja reinforcement learning, learning from demonstrations, dan motion planning.[^15] Framework ini memungkinkan pelatihan ratusan atau ribuan instansi robot secara paralel, mengiterasi kebijakan lebih cepat dari yang bisa dicapai pelatihan dunia nyata.

Newton, mesin fisika yang dipercepat GPU yang dikembangkan bersama oleh Google DeepMind dan Disney Research, menyediakan simulasi berkecepatan tinggi, akurat secara fisika, dan differentiable.[^16] Fisika differentiable memungkinkan optimasi berbasis gradien melalui simulasi, mempercepat pembelajaran kebijakan dibandingkan pendekatan reinforcement learning black-box.

Pendekatan sim-first terbukti esensial untuk pengembangan physical AI. Pengembang memvalidasi perilaku robot di digital twin sebelum deployment, menangkap kegagalan yang akan merusak hardware fisik atau mencelakai manusia.[^17] Metodologi ini memerlukan infrastruktur simulasi yang mampu menjalankan fisika pada kecepatan lebih cepat dari real-time sambil mempertahankan akurasi yang cukup untuk transfer kebijakan ke robot nyata.

Orkestrasi multi-GPU untuk robotika

NVIDIA OSMO menyediakan orkestrasi cloud-native untuk beban kerja robotika kompleks yang mencakup beberapa tahap dan container lintas sistem multi-GPU dan multi-node.[^18] Pipeline pengembangan robotika melibatkan pengumpulan data, pelatihan model, pengujian simulasi, dan pengemasan deployment. Mengkoordinasikan tahap-tahap ini lintas sumber daya GPU heterogen memerlukan orkestrasi di luar kapabilitas Kubernetes standar.

Perusahaan robotika terkemuka termasuk Agility Robotics, Boston Dynamics, Figure AI, dan Skild AI mengadopsi teknologi NVIDIA Isaac dan Omniverse.[^19] Institusi riset di Stanford, ETH Zurich, dan National University of Singapore memanfaatkan infrastruktur accelerated computing yang sama untuk memajukan riset robotika.

Perbandingan kebutuhan infrastruktur

RLHF dan RL robotika berbagi beberapa pola infrastruktur tetapi berbeda secara signifikan di aspek lainnya.

Kebutuhan memori

RLHF untuk alignment LLM memerlukan hosting beberapa model besar secara bersamaan. Actor 70B, Reference 70B, dan model Reward dan Critic terpisah mungkin memerlukan 8-16 GPU H100 hanya untuk bobot model sebelum memperhitungkan status optimizer dan aktivasi.[^20] Kebijakan robotika biasanya melibatkan model yang lebih kecil tetapi memerlukan status simulasi bersamaan.

Memori simulasi robotika berskala dengan kompleksitas lingkungan dan jumlah instansi paralel. Menjalankan 1.000 robot simulasi dengan status fisika, data sensor, dan inferensi jaringan neural mengonsumsi memori GPU yang substansial bahkan dengan jaringan kebijakan yang relatif kecil.

Pola komputasi

Beban kerja RLHF bergantian antara pembangkitan sampel yang berat inferensi dan pembaruan kebijakan yang berat pelatihan. Infrastruktur harus menangani kedua pola secara efisien, baik melalui sumber daya bersama dengan penjadwalan dinamis atau pool khusus untuk setiap fase.

Pelatihan robotika menjalankan simulasi dan pembaruan kebijakan secara bersamaan. Komputasi fisika tumpang tindih dengan forward dan backward pass jaringan neural. Pola utilisasi GPU berbeda dari pelatihan language model, dengan beban yang lebih konsisten daripada inferensi bursty dari pembangkitan sampel RLHF.

Kebutuhan jaringan

Pelatihan RLHF multi-node memerlukan interkoneksi bandwidth tinggi untuk sinkronisasi gradien dan berbagi status model. Arsitektur empat model melipatgandakan overhead komunikasi dibandingkan pelatihan model tunggal.

Pelatihan terdistribusi robotika mungkin melibatkan komunikasi tambahan untuk status lingkungan bersama ketika beberapa kebijakan berinteraksi dalam simulasi yang sama. Critic tersentralisasi atau model dunia bersama memerlukan pengumpulan observasi dari instansi simulasi paralel.

Deployment skala besar

Organisasi yang men-deploy infrastruktur RL dalam skala besar menghadapi keputusan tentang arsitektur klaster, alokasi sumber daya, dan praktik operasional.

Pertimbangan desain klaster

Beban kerja RL mendapat manfaat dari klaster GPU homogen yang menyederhanakan penjadwalan dan menghindari variasi performa dari hardware campuran. Konfigurasi yang dioptimalkan memori terbukti berharga untuk kebutuhan multi-model RLHF, sementara konfigurasi yang dioptimalkan komputasi cocok untuk simulasi robotika.

Investasi jaringan lebih penting untuk RL daripada beban kerja inferensi tipikal. Interkoneksi NVLink dalam node mempercepat komunikasi model-parallel yang diperlukan RLHF. InfiniBand atau Ethernet kecepatan tinggi memungkinkan scaling multi-node saat ukuran model melebihi kapasitas node tunggal.

Deployment infrastruktur profesional

Kompleksitas infrastruktur reinforcement learning melebihi kebutuhan deployment AI tipikal. Koordinasi multi-model, integrasi simulasi, dan jaringan khusus menciptakan tantangan integrasi yang memerlukan tim berpengalaman untuk diselesaikan secara efisien.

Jaringan 550 field engineer Introl mengkhususkan diri dalam deployment infrastruktur GPU yang mendukung beban kerja AI tingkat lanjut termasuk sistem reinforcement learning.[^21] Perusahaan ini berada di peringkat #14 dalam Inc. 5000 2025 dengan pertumbuhan tiga tahun 9.594%, mencerminkan permintaan enterprise untuk layanan infrastruktur profesional.[^22] Organisasi yang membangun kapabilitas RL mendapat manfaat dari keahlian deployment yang mempercepat waktu menuju infrastruktur operasional.

Mengelola deployment GPU di 257 lokasi global memungkinkan organisasi menempatkan infrastruktur RL di mana peneliti dan aplikasi berada.[^23] Introl menangani deployment hingga 100.000 GPU dengan infrastruktur jaringan fiber optic lebih dari 40.000 mil, menyediakan skala yang sesuai dengan inisiatif RL terbesar.[^24]

Kualitas infrastruktur fisik secara langsung memengaruhi stabilitas pelatihan RL. Thermal throttling, fluktuasi daya, dan inkonsistensi jaringan bermanifestasi sebagai ketidakstabilan pelatihan yang mempersulit debugging. Deployment profesional memastikan fondasi infrastruktur mendukung eksperimentasi RL yang andal.

Trajektori infrastruktur RL

[Konten dipotong untuk penerjemahan]