Інфраструктура навчання з підкріпленням: GPU-кластери для RLHF та робототехніки
Оновлено 11 грудня 2025 року
Оновлення грудня 2025: Навчання RLHF витрачає 80% обчислювальних ресурсів на генерацію зразків — оптимізація пропускної здатності критична. OpenRLHF забезпечує RLHF для моделей із 70B+ параметрів через розподіл моделей Actor, Reward, Reference та Critic на основі Ray між різними GPU. Трикомп'ютерна архітектура NVIDIA: DGX для навчання, Omniverse для симуляції, Jetson Thor для інференсу на роботі. Прискорення vLLM суттєво покращує пропускну здатність генерації зразків.
Навчання RLHF витрачає 80% обчислювального часу на генерацію зразків, що робить оптимізацію пропускної здатності критичною інфраструктурною проблемою для організацій, які налаштовують великі мовні моделі відповідно до людських уподобань.[^1] OpenRLHF став першим високопродуктивним фреймворком із відкритим кодом, що дозволяє навчання RLHF для моделей із 70B+ параметрів, розділяючи моделі Actor, Reward, Reference та Critic між різними GPU.[^2] Тим часом трикомп'ютерна архітектура NVIDIA для фізичного ШІ поєднує суперкомп'ютери DGX для навчання, сервери Omniverse для симуляції та Jetson AGX Thor для інференсу на роботі.[^3] Робочі навантаження навчання з підкріпленням вимагають інфраструктурних патернів, відмінних від стандартного керованого навчання, і організаціям, що розбудовують можливості RL, потрібні архітектурні рішення, які враховують ці відмінності.
Розбіжність в інфраструктурі починається з вимог до пам'яті. Існуючі фреймворки RLHF мають проблеми з величезними вимогами до пам'яті моделей із 70B+ параметрів, що обмежує повний потенціал технік вирівнювання.[^4] Надмірне розбиття моделей між GPU призводить до фрагментації пам'яті на окремих пристроях, зменшуючи ефективний розмір батчу та уповільнюючи загальне навчання. Симуляція робототехніки додає ще один вимір: навчання сотень або тисяч екземплярів роботів паралельно вимагає фізичних рушіїв із GPU-прискоренням, що працюють одночасно з навчанням нейронних мереж.[^5]
Патерни інфраструктури RLHF
Навчання з підкріпленням на основі зворотного зв'язку від людини передбачає оркестрацію кількох різних фаз, що висувають різні вимоги до інфраструктури. Моделювання винагороди навчає модель передбачати людські уподобання. Фаза RL потім використовує модель винагороди для керування оптимізацією політики. Обидві фази включають одночасний інференс великих моделей і навчання, створюючи патерни конкуренції за ресурси, відсутні в стандартному керованому навчанні.
Оркестрація кількох моделей
Навчання RLHF вимагає одночасного запуску чотирьох моделей: Actor (модель політики, що навчається), Reward (оцінювання відповідей), Reference (запобігання зсуву розподілу) та Critic (оцінка функцій цінності).[^6] Кожна модель може досягати десятків мільярдів параметрів. Управління розподілом пам'яті та плануванням обчислень для чотирьох моделей по 70B перевищує типову складність інфраструктури навчання.
OpenRLHF вирішує проблеми з кількома моделями через Ray — розподілений планувальник завдань, який інтелектуально розподіляє моделі між GPU без надмірного розбиття.[^7] Фреймворк використовує планування Hybrid Engine, дозволяючи всім моделям і рушіям інференсу vLLM спільно використовувати ресурси GPU. Цей підхід мінімізує час простою та максимізує використання шляхом динамічного перебалансування ресурсів у міру зміни вимог робочого навантаження між фазами навчання та інференсу.
Вузьке місце генерації зразків
80% обчислювального часу, витраченого на генерацію зразків, відображає фундаментальну характеристику RLHF: моделі політики повинні генерувати повні відповіді, перш ніж може відбутися оцінювання винагороди.[^8] Стандартне навчання пропускає статичні дані через прямі та зворотні проходи. RLHF генерує нові зразки на кожному кроці, створюючи вузькі місця інференсу, що домінують у реальному часі виконання.
Прискорення vLLM суттєво покращує пропускну здатність генерації зразків через оптимізоване управління пам'яттю та паралельну обробку на кількох GPU.[^9] Auto Tensor Parallelism (AutoTP) в OpenRLHF автоматично розподіляє інференс між доступними GPU, досягаючи високопропускної генерації, яка забезпечує фази навчання свіжими зразками.
Оптимізації на рівні систем (2025)
Дослідницькі команди розробили кілька підходів для покращення пропускної здатності RLHF протягом 2024 та 2025 років. RLHFuse, AReal та Verl покращують пропускну здатність через дрібнозернистий паралелізм, розміщуючи моделі разом для зменшення накладних витрат на комунікацію та динамічно масштабуючи ресурси GPU відповідно до вимог робочого навантаження.[^10]
Verl, RLHFuse, ReaL та PUZZLE розміщують LLM різних етапів в одному пулі ресурсів, покращуючи використання GPU, коли окремі моделі залишали б ресурси невикористаними.[^11] StreamRL розділяє етапи навчання та генерації, запускаючи їх асинхронно в конвеєрі, який використовує переваги високої пропускної здатності пам'яті виділених кластерів інференсу.
OPPO (Pipeline Overlap for PPO) досягає додаткового прискорення шляхом перекриття фаз обчислень, які раніше виконувалися послідовно.[^12] Техніка зменшує час простою, починаючи наступні батчі до завершення попередніх, обмінюючи трохи збільшене використання пам'яті на покращену пропускну здатність.
Фізичний ШІ та інфраструктура робототехніки
Застосування робототехніки вводять вимоги до симуляції поряд із навчанням нейронних мереж. Роботи повинні навчатися в симульованих середовищах перед реальним розгортанням, що вимагає фізично точних віртуальних світів, що працюють зі швидкостями, які роблять навчання з підкріпленням практичним.
Трикомп'ютерна архітектура NVIDIA
NVIDIA розробила комплексний стек для розробки фізичного ШІ, що охоплює навчання, симуляцію та розгортання.[^13] Суперкомп'ютери DGX AI обробляють навчання моделей із обчислювальною щільністю, необхідною для масштабного RL. Omniverse та Cosmos, що працюють на серверах RTX PRO, забезпечують середовища симуляції, де роботи навчаються у фізично точних цифрових двійниках. Jetson AGX Thor обробляє інференс на роботі з продуктивністю реального часу для автономної роботи.
Архітектура відображає унікальні вимоги фізичного ШІ. Роботи повинні обробляти дані сенсорів, міркувати про стан середовища, планувати дії та виконувати рухи протягом мілісекунд.[^14] Інфраструктура навчання повинна створювати моделі, що відповідають цим вимогам затримки при розгортанні на периферійному обладнанні з обмеженими обчислювальними бюджетами.
Симуляція з GPU-прискоренням
NVIDIA Isaac Lab надає фреймворк із відкритим кодом для навчання роботів, побудований на Isaac Sim, що підтримує навчання з підкріпленням, навчання на демонстраціях та робочі процеси планування руху.[^15] Фреймворк дозволяє навчати сотні або тисячі екземплярів роботів паралельно, ітеруючи політики швидше, ніж будь-коли могло б досягти навчання в реальному світі.
Newton, фізичний рушій із GPU-прискоренням, спільно розроблений Google DeepMind та Disney Research, забезпечує високошвидкісну, фізично точну, диференційовану симуляцію.[^16] Диференційована фізика дозволяє оптимізацію на основі градієнтів через симуляцію, прискорюючи навчання політики порівняно з підходами навчання з підкріпленням типу «чорна скринька».
Підхід «спочатку симуляція» виявляється важливим для розробки фізичного ШІ. Розробники перевіряють поведінку роботів у цифрових двійниках перед розгортанням, виявляючи збої, які могли б пошкодити фізичне обладнання або завдати шкоди людям.[^17] Методологія вимагає інфраструктури симуляції, здатної запускати фізику зі швидкістю, що перевищує реальний час, зберігаючи точність, достатню для перенесення політики на реальних роботів.
Оркестрація кількох GPU для робототехніки
NVIDIA OSMO забезпечує хмарну оркестрацію для складних робототехнічних робочих навантажень, що охоплюють кілька етапів і контейнерів у системах із кількома GPU та кількома вузлами.[^18] Конвеєри розробки робототехніки включають збір даних, навчання моделей, тестування симуляції та пакування для розгортання. Координація цих етапів між гетерогенними ресурсами GPU вимагає оркестрації, що виходить за межі стандартних можливостей Kubernetes.
Провідні робототехнічні компанії, включаючи Agility Robotics, Boston Dynamics, Figure AI та Skild AI, впроваджують технології NVIDIA Isaac та Omniverse.[^19] Дослідницькі установи Стенфорда, ETH Zurich та Національного університету Сінгапуру використовують ту саму інфраструктуру прискорених обчислень для просування досліджень у робототехніці.
Порівняння вимог до інфраструктури
RLHF та робототехнічне RL мають деякі спільні інфраструктурні патерни, але суттєво відрізняються в інших аспектах.
Вимоги до пам'яті
RLHF для вирівнювання LLM вимагає одночасного розміщення кількох великих моделей. Actor на 70B, Reference на 70B та окремі моделі Reward і Critic можуть вимагати 8-16 GPU H100 лише для ваг моделі, не враховуючи станів оптимізатора та активацій.[^20] Політики робототехніки зазвичай включають менші моделі, але вимагають одночасного стану симуляції.
Пам'ять для симуляції робототехніки масштабується зі складністю середовища та кількістю паралельних екземплярів. Запуск 1000 симульованих роботів із фізичним станом, даними сенсорів та інференсом нейронної мережі споживає значну пам'ять GPU навіть із відносно невеликими мережами політики.
Патерни обчислень
Робочі навантаження RLHF чергуються між інтенсивною генерацією зразків із важким інференсом та оновленнями політики з важким навчанням. Інфраструктура повинна ефективно обробляти обидва патерни, або через спільні ресурси з динамічним плануванням, або через виділені пули для кожної фази.
Навчання робототехніки запускає симуляцію та оновлення політики одночасно. Фізичні обчислення перекриваються з прямими та зворотними проходами нейронної мережі. Патерни використання GPU відрізняються від навчання мовних моделей, із більш стабільним навантаженням замість імпульсного інференсу генерації зразків RLHF.
Вимоги до мережі
Багатовузлове навчання RLHF вимагає високопропускних з'єднань для синхронізації градієнтів та обміну станом моделі. Архітектура з чотирма моделями множить накладні витрати на комунікацію порівняно з навчанням однієї моделі.
Розподілене навчання робототехніки може включати додаткову комунікацію для спільного стану середовища, коли кілька політик взаємодіють в одній симуляції. Централізовані критики або спільні моделі світу вимагають збору спостережень від паралельних екземплярів симуляції.
Розгортання в масштабі
Організації, що розгортають інфраструктуру RL у масштабі, стикаються з рішеннями щодо архітектури кластера, розподілу ресурсів та операційних практик.
Аспекти проектування кластера
Робочі навантаження RL виграють від однорідних GPU-кластерів, які спрощують планування та уникають варіацій продуктивності від змішаного обладнання. Конфігурації, оптимізовані для пам'яті, є цінними для вимог RLHF до кількох моделей, тоді як конфігурації, оптимізовані для обчислень, підходять для симуляції робототехніки.
Інвестиції в мережу мають більше значення для RL, ніж для типових робочих навантажень інференсу. Міжз'єднання NVLink всередині вузлів прискорюють комунікацію паралелізму моделей, яку вимагає RLHF. InfiniBand або високошвидкісний Ethernet забезпечують багатовузлове масштабування, коли розміри моделей перевищують ємність одного вузла.
Професійне розгортання інфраструктури
Складність інфраструктури навчання з підкріпленням перевищує типові вимоги до розгортання ШІ. Координація кількох моделей, інтеграція симуляції та спеціалізована мережа створюють проблеми інтеграції, які вимагають досвідчених команд для ефективного вирішення.
Мережа з 550 польових інженерів Introl спеціалізується на розгортанні GPU-інфраструктури, що підтримує передові робочі навантаження ШІ, включаючи системи навчання з підкріпленням.[^21] Компанія посіла 14-те місце в рейтингу Inc. 5000 2025 року із зростанням 9594% за три роки, що відображає корпоративний попит на професійні інфраструктурні послуги.[^22] Організації, що розбудовують можливості RL, отримують вигоду від експертизи розгортання, яка прискорює час до операційної інфраструктури.
Управління розгортаннями GPU у 257 локаціях по всьому світу дозволяє організаціям розміщувати інфраструктуру RL там, де знаходяться дослідники та застосування.[^23] Introl обробляє розгортання до 100 000 GPU із понад 40 000 милями інфраструктури волоконно-оптичної мережі, забезпечуючи масштаб, що відповідає найбільшим ініціативам RL.[^24]
Якість фізичної інфраструктури безпосередньо впливає на стабільність навчання RL. Термічне зниження продуктивності, коливання потужності та мережева нестабільність проявляються як нестабільність навчання, що ускладнює налагодження. Професійне розгортання забезпечує інфраструктурну основу, що підтримує надійне експериментування з RL.
Траєкторія інфраструктури RL
[Вміст скорочено для перекладу]
