Reinforcement Learning Infrastructuur: GPU-clusters voor RLHF en Robotica

Bijgewerkt op 11 december 2025

Update december 2025: RLHF-training besteedt 80% van de rekenkracht aan sample-generatie—doorvoeroptimalisatie is cruciaal. OpenRLHF maakt 70B+ parameter RLHF mogelijk via Ray-gebaseerde modelseparatie over GPU's. NVIDIA's drie-computer architectuur: DGX voor training, Omniverse voor simulatie, Jetson Thor voor on-robot inferentie. vLLM-versnelling verbetert de doorvoer van sample-generatie drastisch.

RLHF-training besteedt 80% van de rekentijd aan sample-generatie, waardoor doorvoeroptimalisatie de kritieke infrastructuuruitdaging is voor organisaties die grote taalmodellen afstemmen op menselijke voorkeuren.[^1] OpenRLHF ontstond als het eerste high-performance open-source framework dat 70B+ parameter RLHF-training mogelijk maakt door Actor-, Reward-, Reference- en Critic-modellen te scheiden over verschillende GPU's.[^2] Ondertussen verbindt NVIDIA's drie-computer architectuur voor fysieke AI DGX-supercomputers voor training, Omniverse-servers voor simulatie en Jetson AGX Thor voor on-robot inferentie.[^3] Reinforcement learning workloads vereisen infrastructuurpatronen die afwijken van standaard supervised training, en organisaties die RL-capaciteiten opbouwen hebben architectuurbeslissingen nodig die rekening houden met deze verschillen.

De infrastructuurverschillen beginnen bij geheugenvereisten. Bestaande RLHF-frameworks worstelen met de immense geheugenbehoeften van 70B+ parameter modellen, waardoor het volledige potentieel van alignment-technieken wordt beperkt.[^4] Overmatige modelpartitionering over GPU's leidt tot geheugenfragmentatie op individuele apparaten, wat effectieve batchgroottes vermindert en de algehele training vertraagt. Robotica-simulatie voegt een andere dimensie toe: het trainen van honderden of duizenden robot-instanties parallel vereist GPU-versnelde physics engines die naast neurale netwerktraining draaien.[^5]

RLHF-infrastructuurpatronen

Reinforcement learning from human feedback omvat het orkestreren van meerdere afzonderlijke fasen die verschillende infrastructuurvereisten stellen. Reward modeling traint een model om menselijke voorkeuren te voorspellen. De RL-fase gebruikt vervolgens het reward model om beleidsoptimalisatie te sturen. Beide fasen omvatten gelijktijdig grote model-inferentie en training, wat resource contention-patronen creëert die afwezig zijn in standaard supervised learning.

Multi-model orkestratie

RLHF-training vereist het gelijktijdig draaien van vier modellen: de Actor (beleidsmodel dat wordt getraind), het Reward-model (dat responses scoort), het Reference-model (dat distributiedrift voorkomt) en het Critic-model (dat waardefuncties schat).[^6] Elk model kan tientallen miljarden parameters bereiken. Het beheren van geheugentoewijzing en compute scheduling over vier 70B-modellen overtreft de typische complexiteit van trainingsinfrastructuur.

OpenRLHF pakt multi-model uitdagingen aan via Ray, een gedistribueerde taakplanner die modellen intelligent over GPU's toewijst zonder overmatige partitionering.[^7] Het framework maakt gebruik van Hybrid Engine scheduling, waardoor alle modellen en vLLM-inferentie-engines GPU-resources kunnen delen. De aanpak minimaliseert idle time en maximaliseert benutting door dynamisch resources te herbalanceren naarmate workloadbehoeften verschuiven tussen training- en inferentiefasen.

Sample-generatie bottleneck

De 80% rekentijd die aan sample-generatie wordt besteed, weerspiegelt een fundamenteel RLHF-kenmerk: beleidsmodellen moeten complete responses genereren voordat reward scoring kan plaatsvinden.[^8] Standaard training stuurt statische data door forward en backward passes. RLHF genereert bij elke stap nieuwe samples, wat inferentie-bottlenecks creëert die de wall-clock time domineren.

vLLM-versnelling verbetert de doorvoer van sample-generatie drastisch door geoptimaliseerd geheugenbeheer en parallelle verwerking over meerdere GPU's.[^9] Auto Tensor Parallelism (AutoTP) in OpenRLHF distribueert inferentie automatisch over beschikbare GPU's, waardoor high-throughput generatie wordt bereikt die trainingsfasen voorziet van verse samples.

Optimalisaties op systeemniveau (2025)

Onderzoeksteams ontwikkelden tijdens 2024 en 2025 meerdere benaderingen om RLHF-doorvoer te verbeteren. RLHFuse, AReal en Verl verbeteren doorvoer via fine-grained parallellisme, coloceren modellen om communicatie-overhead te verminderen en schalen GPU-resources dynamisch om aan workloadbehoeften te voldoen.[^10]

Verl, RLHFuse, ReaL en PUZZLE coloceren LLM's van verschillende stages in dezelfde resource pool, wat GPU-benutting verbetert wanneer individuele modellen resources onbenut zouden laten.[^11] StreamRL disaggregeert training- en generatiestages, draait ze asynchroon in een pipeline die de hoge geheugenbandbreedte-voordelen van dedicated inferentieclusters benut.

OPPO (Pipeline Overlap for PPO) bereikt extra versnellingen door rekenfasen te overlappen die voorheen sequentieel draaiden.[^12] De techniek vermindert idle time door volgende batches te starten voordat eerdere batches compleet zijn, waarbij iets verhoogd geheugengebruik wordt geruild voor verbeterde doorvoer.

Fysieke AI en robotica-infrastructuur

Robotica-toepassingen introduceren simulatievereisten naast neurale netwerktraining. Robots moeten leren in gesimuleerde omgevingen vóór real-world deployment, wat physics-accurate virtuele werelden vereist die draaien op snelheden die reinforcement learning praktisch maken.

NVIDIA's drie-computer architectuur

NVIDIA ontwierp een uitgebreide stack voor fysieke AI-ontwikkeling die training, simulatie en deployment omspant.[^13] DGX AI-supercomputers handelen modeltraining af met de rekendichtheid die vereist is voor grootschalige RL. Omniverse en Cosmos draaien op RTX PRO Servers en bieden simulatieomgevingen waar robots trainen in physics-based digital twins. Jetson AGX Thor handelt on-robot inferentie af met real-time prestaties voor autonome operatie.

De architectuur weerspiegelt de unieke eisen van fysieke AI. Robots moeten sensordata verwerken, redeneren over omgevingstoestand, acties plannen en bewegingen uitvoeren binnen milliseconden.[^14] Trainingsinfrastructuur moet modellen produceren die aan deze latentievereisten voldoen wanneer ze worden gedeployed op edge hardware met beperkte rekenbudgetten.

GPU-versnelde simulatie

NVIDIA Isaac Lab biedt een open-source framework voor robottraining gebouwd op Isaac Sim, dat reinforcement learning, learning from demonstrations en motion planning workflows ondersteunt.[^15] Het framework maakt het trainen van honderden of duizenden robot-instanties parallel mogelijk, waardoor beleidsiteraties sneller gaan dan real-world training ooit zou kunnen bereiken.

Newton, een GPU-versnelde physics engine mede-ontwikkeld door Google DeepMind en Disney Research, biedt high-speed, fysisch accurate, differentieerbare simulatie.[^16] Differentieerbare physics maakt gradient-gebaseerde optimalisatie door simulatie mogelijk, wat beleidsleren versnelt vergeleken met black-box reinforcement learning benaderingen.

De sim-first benadering blijkt essentieel voor fysieke AI-ontwikkeling. Ontwikkelaars valideren robotgedrag in digital twins vóór deployment, waarbij fouten worden opgevangen die fysieke hardware zouden beschadigen of mensen zouden verwonden.[^17] De methodologie vereist simulatie-infrastructuur die physics kan draaien op sneller-dan-real-time snelheden terwijl nauwkeurigheid behouden blijft die voldoende is voor beleidsoverdracht naar echte robots.

Multi-GPU orkestratie voor robotica

NVIDIA OSMO biedt cloud-native orkestratie voor complexe robotica-workloads die meerdere stages en containers omspannen over multi-GPU en multi-node systemen.[^18] Robotica-ontwikkelingspipelines omvatten dataverzameling, modeltraining, simulatietests en deployment packaging. Het coördineren van deze stages over heterogene GPU-resources vereist orkestratie die standaard Kubernetes-capaciteiten overstijgt.

Toonaangevende roboticabedrijven waaronder Agility Robotics, Boston Dynamics, Figure AI en Skild AI adopteren NVIDIA Isaac en Omniverse-technologieën.[^19] Onderzoeksinstellingen aan Stanford, ETH Zürich en National University of Singapore benutten dezelfde versnelde rekeninfrastructuur voor het bevorderen van robotica-onderzoek.

Vergelijking infrastructuurvereisten

RLHF en robotica-RL delen enkele infrastructuurpatronen maar divergeren significant in andere.

Geheugenvereisten

RLHF voor LLM-alignment vereist het gelijktijdig hosten van meerdere grote modellen. Een 70B Actor, 70B Reference en afzonderlijke Reward- en Critic-modellen kunnen 8-16 H100 GPU's vereisen alleen al voor modelgewichten, vóór het meenemen van optimizer states en activaties.[^20] Robotica-beleidsmodellen omvatten typisch kleinere modellen maar vereisen gelijktijdige simulatietoestand.

Robotica-simulatiegeheugen schaalt met omgevingscomplexiteit en parallel instance count. Het draaien van 1.000 gesimuleerde robots met physics state, sensordata en neurale netwerk-inferentie verbruikt substantieel GPU-geheugen zelfs met relatief kleine beleidsnetwerken.

Rekenpatronen

RLHF-workloads wisselen af tussen inferentie-zware sample-generatie en training-zware beleidsupdates. Infrastructuur moet beide patronen efficiënt afhandelen, hetzij via gedeelde resources met dynamische scheduling of via dedicated pools voor elke fase.

Robotica-training draait simulatie en beleidsupdates gelijktijdig. Physics-berekening overlapt met neurale netwerk forward en backward passes. GPU-benuttingspatronen verschillen van taalmodeltraining, met meer consistente belasting in plaats van de bursty inferentie van RLHF sample-generatie.

Netwerkvereisten

Multi-node RLHF-training vereist high-bandwidth interconnects voor gradiëntsynchronisatie en model state sharing. De vier-model architectuur vermenigvuldigt communicatie-overhead vergeleken met single-model training.

Robotica distributed training kan extra communicatie omvatten voor gedeelde omgevingstoestand wanneer meerdere beleidsmodellen interacteren in dezelfde simulatie. Gecentraliseerde critics of gedeelde world models vereisen het verzamelen van observaties van parallelle simulatie-instanties.

Deployment op schaal

Organisaties die RL-infrastructuur op schaal deployen staan voor beslissingen over clusterarchitectuur, resource-toewijzing en operationele praktijken.

Cluster-ontwerpoverwegingen

RL-workloads profiteren van homogene GPU-clusters die scheduling vereenvoudigen en prestatievariaties van gemengde hardware vermijden. Geheugen-geoptimaliseerde configuraties blijken waardevol voor RLHF's multi-model vereisten, terwijl compute-geoptimaliseerde configuraties geschikt zijn voor robotica-simulatie.

Netwerkinvesteringen zijn belangrijker voor RL dan typische inferentie-workloads. NVLink-interconnects binnen nodes versnellen de model-parallelle communicatie die RLHF vereist. InfiniBand of high-speed Ethernet maakt multi-node scaling mogelijk wanneer modelgroottes single-node capaciteit overschrijden.

Professionele infrastructuur-deployment

De complexiteit van reinforcement learning infrastructuur overtreft typische AI-deploymentvereisten. De multi-model coördinatie, simulatie-integratie en gespecialiseerde netwerken creëren integratie-uitdagingen die ervaren teams vereisen om efficiënt op te lossen.

Introl's netwerk van 550 field engineers is gespecialiseerd in GPU-infrastructuur deployments die geavanceerde AI-workloads ondersteunen, inclusief reinforcement learning systemen.[^21] Het bedrijf stond op #14 in de 2025 Inc. 5000 met 9.594% driejarige groei, wat de enterprise-vraag naar professionele infrastructuurdiensten weerspiegelt.[^22] Organisaties die RL-capaciteiten opbouwen profiteren van deployment-expertise die de tijd tot operationele infrastructuur versnelt.

Het beheren van GPU-deployments over 257 wereldwijde locaties stelt organisaties in staat om RL-infrastructuur te plaatsen waar onderzoekers en applicaties zich bevinden.[^23] Introl handelt deployments tot 100.000 GPU's af met meer dan 40.000 mijl aan glasvezelnetwerkinfrastructuur, wat schaal biedt die overeenkomt met de grootste RL-initiatieven.[^24]

Fysieke infrastructuurkwaliteit heeft directe impact op RL-trainingsstabiliteit. Thermal throttling, stroomfluctuaties en netwerkinconsistenties manifesteren zich als trainingsinstabiliteiten die debugging compliceren. Professionele deployment zorgt ervoor dat de infrastructuurfundering betrouwbare RL-experimenten ondersteunt.

De RL-infrastructuurtrajectorie

[Inhoud afgekapt voor vertaling]