โครงสร้างพื้นฐานสำหรับ Reinforcement Learning: คลัสเตอร์ GPU สำหรับ RLHF และหุ่นยนต์

อัปเดตเมื่อวันที่ 11 ธันวาคม 2025

อัปเดตเดือนธันวาคม 2025: การฝึก RLHF ใช้พลังประมวลผลถึง 80% ไปกับการสร้างตัวอย่าง—การเพิ่มประสิทธิภาพ throughput จึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง OpenRLHF ช่วยให้สามารถฝึก RLHF ด้วยโมเดลขนาด 70B+ พารามิเตอร์ผ่านการแยกโมเดลด้วย Ray ข้ามหลาย GPU สถาปัตยกรรมสามคอมพิวเตอร์ของ NVIDIA ประกอบด้วย: DGX สำหรับการฝึก, Omniverse สำหรับการจำลอง และ Jetson Thor สำหรับการประมวลผลบนหุ่นยนต์ การเร่งความเร็วด้วย vLLM ช่วยปรับปรุง throughput ของการสร้างตัวอย่างได้อย่างมาก

การฝึก RLHF ใช้เวลาประมวลผลถึง 80% ไปกับการสร้างตัวอย่าง ทำให้การเพิ่มประสิทธิภาพ throughput กลายเป็นความท้าทายด้านโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญที่สุดสำหรับองค์กรที่ต้องการปรับแต่ง Large Language Models ให้สอดคล้องกับความต้องการของมนุษย์[^1] OpenRLHF เกิดขึ้นเป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สประสิทธิภาพสูงตัวแรกที่ช่วยให้สามารถฝึก RLHF ด้วยโมเดลขนาด 70B+ พารามิเตอร์ โดยการแยก Actor, Reward, Reference และ Critic models ไปยัง GPU ที่แตกต่างกัน[^2] ในขณะเดียวกัน สถาปัตยกรรมสามคอมพิวเตอร์ของ NVIDIA สำหรับ Physical AI เชื่อมต่อ DGX supercomputers สำหรับการฝึก, Omniverse servers สำหรับการจำลอง และ Jetson AGX Thor สำหรับการประมวลผลบนหุ่นยนต์[^3] Reinforcement learning workloads ต้องการรูปแบบโครงสร้างพื้นฐานที่แตกต่างจากการฝึกแบบ supervised มาตรฐาน และองค์กรที่กำลังสร้างความสามารถด้าน RL จำเป็นต้องตัดสินใจเรื่องสถาปัตยกรรมที่คำนึงถึงความแตกต่างเหล่านี้

ความแตกต่างด้านโครงสร้างพื้นฐานเริ่มต้นจากความต้องการหน่วยความจำ เฟรมเวิร์ก RLHF ที่มีอยู่ประสบปัญหากับความต้องการหน่วยความจำมหาศาลของโมเดลขนาด 70B+ พารามิเตอร์ ซึ่งจำกัดศักยภาพเต็มที่ของเทคนิค alignment[^4] การแบ่งโมเดลมากเกินไปข้ามหลาย GPU นำไปสู่ memory fragmentation บนอุปกรณ์แต่ละตัว ลด effective batch sizes และทำให้การฝึกโดยรวมช้าลง การจำลองหุ่นยนต์เพิ่มมิติอีกด้าน: การฝึกหุ่นยนต์หลายร้อยหรือหลายพันตัวพร้อมกันต้องการ physics engines ที่เร่งความเร็วด้วย GPU ทำงานควบคู่กับการฝึก neural network[^5]

รูปแบบโครงสร้างพื้นฐาน RLHF

Reinforcement learning from human feedback เกี่ยวข้องกับการประสานงานหลายเฟสที่แตกต่างกัน ซึ่งแต่ละเฟสมีความต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่แตกต่างกัน Reward modeling ฝึกโมเดลให้ทำนายความชอบของมนุษย์ เฟส RL จากนั้นใช้ reward model เพื่อนำทางการ optimize policy ทั้งสองเฟสเกี่ยวข้องกับการ inference และการฝึกโมเดลขนาดใหญ่พร้อมกัน สร้างรูปแบบ resource contention ที่ไม่พบในการเรียนรู้แบบ supervised มาตรฐาน

การประสานงานหลายโมเดล

การฝึก RLHF ต้องการรันสี่โมเดลพร้อมกัน: Actor (policy model ที่กำลังฝึก), Reward model (ให้คะแนน responses), Reference model (ป้องกัน distribution drift) และ Critic model (ประมาณค่า value functions)[^6] แต่ละโมเดลอาจมีขนาดหลายหมื่นล้านพารามิเตอร์ การจัดการ memory allocation และ compute scheduling ข้ามสี่โมเดลขนาด 70B เกินความซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐานการฝึกทั่วไป

OpenRLHF แก้ไขความท้าทายของหลายโมเดลผ่าน Ray ซึ่งเป็น distributed task scheduler ที่จัดสรรโมเดลข้าม GPU อย่างชาญฉลาดโดยไม่ต้องแบ่งมากเกินไป[^7] เฟรมเวิร์กใช้ประโยชน์จาก Hybrid Engine scheduling ทำให้โมเดลทั้งหมดและ vLLM inference engines สามารถแชร์ทรัพยากร GPU ได้ แนวทางนี้ลด idle time และเพิ่ม utilization สูงสุดโดยการปรับสมดุลทรัพยากรแบบไดนามิกตามความต้องการ workload ที่เปลี่ยนไประหว่างเฟสการฝึกและ inference

คอขวดการสร้างตัวอย่าง

เวลาประมวลผล 80% ที่ใช้ไปกับการสร้างตัวอย่างสะท้อนลักษณะพื้นฐานของ RLHF: policy models ต้องสร้าง responses ที่สมบูรณ์ก่อนที่จะสามารถให้คะแนน reward ได้[^8] การฝึกมาตรฐานประมวลผลข้อมูลคงที่ผ่าน forward และ backward passes RLHF สร้างตัวอย่างใหม่ในแต่ละขั้นตอน สร้างคอขวด inference ที่ครอบงำ wall-clock time

การเร่งความเร็วด้วย vLLM ปรับปรุง throughput การสร้างตัวอย่างได้อย่างมากผ่านการจัดการหน่วยความจำที่ optimize และการประมวลผลแบบ parallel ข้ามหลาย GPU[^9] Auto Tensor Parallelism (AutoTP) ใน OpenRLHF กระจาย inference ข้าม GPU ที่มีอยู่โดยอัตโนมัติ ทำให้ได้ high-throughput generation ที่ป้อนตัวอย่างใหม่ให้เฟสการฝึกอย่างต่อเนื่อง

การ optimize ระดับระบบ (2025)

ทีมวิจัยพัฒนาแนวทางหลายวิธีเพื่อปรับปรุง RLHF throughput ในปี 2024 และ 2025 RLHFuse, AReal และ Verl ปรับปรุง throughput ผ่าน fine-grained parallelism, การ colocate โมเดลเพื่อลด communication overhead และการ scale ทรัพยากร GPU แบบไดนามิกให้ตรงกับความต้องการ workload[^10]

Verl, RLHFuse, ReaL และ PUZZLE colocate LLMs ของ stages ต่างๆ ใน resource pool เดียวกัน ปรับปรุง GPU utilization เมื่อโมเดลแต่ละตัวจะทิ้งทรัพยากรไว้ว่างเปล่า[^11] StreamRL แยก training และ generation stages ออกจากกัน รันแบบ asynchronous ใน pipeline ที่ใช้ประโยชน์จาก high memory-bandwidth ของ inference clusters เฉพาะทาง

OPPO (Pipeline Overlap for PPO) ทำให้ได้ speedups เพิ่มเติมโดยการ overlap computation phases ที่ก่อนหน้านี้ทำงานแบบ sequential[^12] เทคนิคนี้ลด idle time โดยเริ่ม batches ถัดไปก่อนที่ batches ก่อนหน้าจะเสร็จสมบูรณ์ แลกเปลี่ยนการใช้หน่วยความจำที่เพิ่มขึ้นเล็กน้อยกับ throughput ที่ดีขึ้น

Physical AI และโครงสร้างพื้นฐานหุ่นยนต์

แอปพลิเคชันหุ่นยนต์นำเข้าความต้องการการจำลองควบคู่กับการฝึก neural network หุ่นยนต์ต้องเรียนรู้ในสภาพแวดล้อมจำลองก่อนการใช้งานจริง ซึ่งต้องการโลกเสมือนที่แม่นยำทางฟิสิกส์ทำงานด้วยความเร็วที่ทำให้ reinforcement learning เป็นไปได้ในทางปฏิบัติ

สถาปัตยกรรมสามคอมพิวเตอร์ของ NVIDIA

NVIDIA ออกแบบ stack ที่ครอบคลุมสำหรับการพัฒนา Physical AI ครอบคลุมการฝึก การจำลอง และการ deploy[^13] DGX AI supercomputers จัดการการฝึกโมเดลด้วยความหนาแน่นของการประมวลผลที่ต้องการสำหรับ RL ขนาดใหญ่ Omniverse และ Cosmos ที่ทำงานบน RTX PRO Servers ให้สภาพแวดล้อมจำลองที่หุ่นยนต์ฝึกใน physics-based digital twins Jetson AGX Thor จัดการ inference บนหุ่นยนต์ด้วยประสิทธิภาพแบบ real-time สำหรับการทำงานอัตโนมัติ

สถาปัตยกรรมนี้สะท้อนความต้องการเฉพาะของ Physical AI หุ่นยนต์ต้องประมวลผลข้อมูลเซ็นเซอร์ คิดวิเคราะห์สถานะสภาพแวดล้อม วางแผนการกระทำ และดำเนินการเคลื่อนไหวภายในมิลลิวินาที[^14] โครงสร้างพื้นฐานการฝึกต้องผลิตโมเดลที่ตอบสนอง latency constraints เหล่านี้เมื่อ deploy บน edge hardware ที่มีงบประมาณการประมวลผลจำกัด

การจำลองที่เร่งความเร็วด้วย GPU

NVIDIA Isaac Lab ให้เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สสำหรับการฝึกหุ่นยนต์ที่สร้างบน Isaac Sim รองรับ reinforcement learning, learning from demonstrations และ motion planning workflows[^15] เฟรมเวิร์กช่วยให้สามารถฝึกหุ่นยนต์หลายร้อยหรือหลายพันตัวพร้อมกัน iterate policies ได้เร็วกว่าการฝึกในโลกจริง

Newton เป็น physics engine ที่เร่งความเร็วด้วย GPU พัฒนาร่วมกันโดย Google DeepMind และ Disney Research ให้การจำลองที่รวดเร็ว แม่นยำทางฟิสิกส์ และ differentiable[^16] Differentiable physics ช่วยให้สามารถ optimize แบบ gradient-based ผ่านการจำลอง เร่งการเรียนรู้ policy เมื่อเทียบกับแนวทาง black-box reinforcement learning

แนวทาง sim-first พิสูจน์ว่าจำเป็นสำหรับการพัฒนา Physical AI นักพัฒนาตรวจสอบพฤติกรรมหุ่นยนต์ใน digital twins ก่อน deploy จับความล้มเหลวที่อาจทำลายฮาร์ดแวร์จริงหรือทำร้ายมนุษย์[^17] วิธีการนี้ต้องการโครงสร้างพื้นฐานการจำลองที่สามารถรันฟิสิกส์ด้วยความเร็วเร็วกว่า real-time ขณะที่รักษาความแม่นยำเพียงพอสำหรับการถ่ายโอน policy ไปยังหุ่นยนต์จริง

การประสานงาน Multi-GPU สำหรับหุ่นยนต์

NVIDIA OSMO ให้การ orchestrate แบบ cloud-native สำหรับ robotics workloads ที่ซับซ้อนครอบคลุมหลาย stages และ containers ข้ามระบบ multi-GPU และ multi-node[^18] Robotics development pipelines เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูล การฝึกโมเดล การทดสอบการจำลอง และการ package deployment การประสานงาน stages เหล่านี้ข้ามทรัพยากร GPU ที่หลากหลายต้องการ orchestration ที่เกินความสามารถ Kubernetes มาตรฐาน

บริษัทหุ่นยนต์ชั้นนำรวมถึง Agility Robotics, Boston Dynamics, Figure AI และ Skild AI นำเทคโนโลยี NVIDIA Isaac และ Omniverse มาใช้[^19] สถาบันวิจัยที่ Stanford, ETH Zurich และ National University of Singapore ใช้โครงสร้างพื้นฐาน accelerated computing เดียวกันเพื่อพัฒนาการวิจัยหุ่นยนต์

การเปรียบเทียบความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน

RLHF และ robotics RL มีรูปแบบโครงสร้างพื้นฐานบางอย่างร่วมกันแต่แตกต่างกันอย่างมากในด้านอื่นๆ

ความต้องการหน่วยความจำ

RLHF สำหรับ LLM alignment ต้องการโฮสต์หลายโมเดลขนาดใหญ่พร้อมกัน Actor 70B, Reference 70B และ Reward และ Critic models แยกกันอาจต้องการ H100 GPUs 8-16 ตัวเพียงแค่สำหรับ model weights ก่อนที่จะคำนึงถึง optimizer states และ activations[^20] Robotics policies โดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับโมเดลขนาดเล็กกว่าแต่ต้องการ simulation state พร้อมกัน

หน่วยความจำการจำลองหุ่นยนต์ scale ตามความซับซ้อนของสภาพแวดล้อมและจำนวน parallel instances การรันหุ่นยนต์จำลอง 1,000 ตัวพร้อม physics state, sensor data และ neural network inference ใช้หน่วยความจำ GPU จำนวนมากแม้จะมี policy networks ขนาดค่อนข้างเล็ก

รูปแบบการประมวลผล

RLHF workloads สลับระหว่างการสร้างตัวอย่างที่เน้น inference และการอัปเดต policy ที่เน้นการฝึก โครงสร้างพื้นฐานต้องจัดการทั้งสองรูปแบบอย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะผ่านทรัพยากรที่แชร์กันพร้อม dynamic scheduling หรือ pools เฉพาะสำหรับแต่ละเฟส

Robotics training รันการจำลองและการอัปเดต policy พร้อมกัน Physics computation overlap กับ neural network forward และ backward passes รูปแบบ GPU utilization แตกต่างจากการฝึก language model โดยมี load ที่สม่ำเสมอมากกว่า inference แบบ bursty ของการสร้างตัวอย่าง RLHF

ความต้องการเครือข่าย

การฝึก RLHF แบบ multi-node ต้องการ interconnects แบนด์วิดท์สูงสำหรับ gradient synchronization และการแชร์ model state สถาปัตยกรรมสี่โมเดลทวีคูณ communication overhead เมื่อเทียบกับการฝึกโมเดลเดียว

Robotics distributed training อาจเกี่ยวข้องกับการสื่อสารเพิ่มเติมสำหรับ shared environment state เมื่อหลาย policies โต้ตอบกันในการจำลองเดียวกัน Centralized critics หรือ shared world models ต้องการรวบรวม observations จาก parallel simulation instances

การ Deploy ในระดับใหญ่

องค์กรที่ deploy โครงสร้างพื้นฐาน RL ในระดับใหญ่เผชิญกับการตัดสินใจเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมคลัสเตอร์ การจัดสรรทรัพยากร และแนวปฏิบัติการดำเนินงาน

ข้อพิจารณาการออกแบบคลัสเตอร์

RL workloads ได้ประโยชน์จาก GPU clusters ที่เป็นเนื้อเดียวกันซึ่งทำให้ scheduling ง่ายขึ้นและหลีกเลี่ยงความแปรปรวนของประสิทธิภาพจากฮาร์ดแวร์ที่ผสมกัน configurations ที่ optimize หน่วยความจำมีค่าสำหรับความต้องการหลายโมเดลของ RLHF ในขณะที่ configurations ที่ optimize การประมวลผลเหมาะกับการจำลองหุ่นยนต์

การลงทุนด้านเครือข่ายมีความสำคัญมากกว่าสำหรับ RL เมื่อเทียบกับ inference workloads ทั่วไป NVLink interconnects ภายใน nodes เร่ง model-parallel communication ที่ RLHF ต้องการ InfiniBand หรือ high-speed Ethernet ช่วยให้ scale แบบ multi-node ได้เมื่อขนาดโมเดลเกินความจุของ node เดียว

การ deploy โครงสร้างพื้นฐานระดับมืออาชีพ

ความซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐาน Reinforcement learning เกินความต้องการการ deploy AI ทั่วไป การประสานงานหลายโมเดล การรวม simulation และ networking เฉพาะทางสร้างความท้าทายในการรวมระบบที่ต้องการทีมที่มีประสบการณ์เพื่อแก้ไขอย่างมีประสิทธิภาพ

เครือข่ายวิศวกรภาคสนาม 550 คนของ Introl เชี่ยวชาญในการ deploy โครงสร้างพื้นฐาน GPU ที่รองรับ AI workloads ขั้นสูงรวมถึงระบบ reinforcement learning[^21] บริษัทได้รับการจัดอันดับที่ #14 ใน Inc. 5000 ปี 2025 ด้วยการเติบโตสามปี 9,594% สะท้อนความต้องการขององค์กรสำหรับบริการโครงสร้างพื้นฐานระดับมืออาชีพ[^22] องค์กรที่กำลังสร้างความสามารถด้าน RL ได้รับประโยชน์จากความเชี่ยวชาญด้านการ deploy ที่เร่งเวลาสู่โครงสร้างพื้นฐานที่พร้อมใช้งาน

การจัดการ GPU deployments ข้าม 257 locations ทั่วโลก ช่วยให้องค์กรวางโครงสร้างพื้นฐาน RL ในที่ที่นักวิจัยและแอปพลิเคชันอยู่[^23] Introl จัดการ deployments ที่มีถึง 100,000 GPUs พร้อมโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายไฟเบอร์ออปติกมากกว่า 40,000 ไมล์ ให้ scale ที่เทียบเท่ากับ initiatives RL ที่ใหญ่ที่สุด[^24]

คุณภาพโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพส่งผลโดยตรงต่อความเสถียรของการฝึก RL Thermal throttling, power fluctuations และความไม่สม่ำเสมอของเครือข่ายแสดงออกเป็นความไม่เสถียรในการฝึกที่ทำให้การ debug ซับซ้อนขึ้น การ deploy ระดับมืออาชีพรับประกันว่าพื้นฐานโครงสร้างพื้นฐานรองรับการทดลอง RL ที่เชื่อถือได้

เส้นทางโครงสร้างพื้นฐาน RL

[เนื้อหาถูกตัดสำหรับการแปล]