Hạ tầng Học Tăng cường: Cụm GPU cho RLHF và Robot
Cập nhật ngày 11 tháng 12, 2025
Cập nhật tháng 12/2025: Huấn luyện RLHF tiêu tốn 80% năng lực tính toán cho việc tạo mẫu—tối ưu hóa thông lượng là yếu tố then chốt. OpenRLHF cho phép huấn luyện RLHF với hơn 70 tỷ tham số thông qua phân tách mô hình dựa trên Ray trên nhiều GPU. Kiến trúc ba máy tính của NVIDIA: DGX cho huấn luyện, Omniverse cho mô phỏng, Jetson Thor cho suy luận trên robot. Tăng tốc vLLM cải thiện đáng kể thông lượng tạo mẫu.
Huấn luyện RLHF tiêu tốn 80% thời gian tính toán cho việc tạo mẫu, khiến tối ưu hóa thông lượng trở thành thách thức hạ tầng then chốt cho các tổ chức đang căn chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn theo sở thích của con người.[^1] OpenRLHF nổi lên như framework mã nguồn mở hiệu năng cao đầu tiên cho phép huấn luyện RLHF với hơn 70 tỷ tham số bằng cách phân tách các mô hình Actor, Reward, Reference và Critic trên các GPU khác nhau.[^2] Trong khi đó, kiến trúc ba máy tính của NVIDIA cho AI vật lý kết nối siêu máy tính DGX cho huấn luyện, máy chủ Omniverse cho mô phỏng, và Jetson AGX Thor cho suy luận trên robot.[^3] Khối lượng công việc học tăng cường đòi hỏi các mẫu hình hạ tầng khác biệt so với huấn luyện có giám sát tiêu chuẩn, và các tổ chức xây dựng năng lực RL cần đưa ra quyết định kiến trúc phù hợp với những khác biệt này.
Sự phân kỳ về hạ tầng bắt đầu từ yêu cầu bộ nhớ. Các framework RLHF hiện tại gặp khó khăn với nhu cầu bộ nhớ khổng lồ của các mô hình hơn 70 tỷ tham số, hạn chế tiềm năng đầy đủ của các kỹ thuật căn chỉnh.[^4] Việc phân mảnh mô hình quá mức trên các GPU dẫn đến phân mảnh bộ nhớ trên từng thiết bị, giảm kích thước batch hiệu quả và làm chậm quá trình huấn luyện tổng thể. Mô phỏng robot thêm một chiều khác: huấn luyện hàng trăm hoặc hàng nghìn phiên bản robot song song đòi hỏi các engine vật lý được tăng tốc GPU chạy cùng với huấn luyện mạng neural.[^5]
Các mẫu hình hạ tầng RLHF
Học tăng cường từ phản hồi con người bao gồm việc điều phối nhiều giai đoạn riêng biệt đặt ra các yêu cầu hạ tầng khác nhau. Mô hình hóa phần thưởng huấn luyện một mô hình để dự đoán sở thích của con người. Giai đoạn RL sau đó sử dụng mô hình phần thưởng để hướng dẫn tối ưu hóa chính sách. Cả hai giai đoạn đều bao gồm suy luận và huấn luyện mô hình lớn đồng thời, tạo ra các mẫu hình tranh chấp tài nguyên không có trong học có giám sát tiêu chuẩn.
Điều phối đa mô hình
Huấn luyện RLHF yêu cầu chạy bốn mô hình đồng thời: Actor (mô hình chính sách đang được huấn luyện), mô hình Reward (chấm điểm phản hồi), mô hình Reference (ngăn chặn trôi phân phối), và mô hình Critic (ước tính hàm giá trị).[^6] Mỗi mô hình có thể đạt hàng chục tỷ tham số. Quản lý phân bổ bộ nhớ và lập lịch tính toán trên bốn mô hình 70 tỷ vượt quá độ phức tạp hạ tầng huấn luyện thông thường.
OpenRLHF giải quyết các thách thức đa mô hình thông qua Ray, một bộ lập lịch tác vụ phân tán phân bổ mô hình thông minh trên các GPU mà không phân mảnh quá mức.[^7] Framework tận dụng lập lịch Hybrid Engine, cho phép tất cả các mô hình và các engine suy luận vLLM chia sẻ tài nguyên GPU. Cách tiếp cận này giảm thiểu thời gian nhàn rỗi và tối đa hóa mức sử dụng bằng cách cân bằng lại tài nguyên động khi nhu cầu khối lượng công việc thay đổi giữa các giai đoạn huấn luyện và suy luận.
Nút thắt cổ chai tạo mẫu
80% thời gian tính toán dành cho việc tạo mẫu phản ánh một đặc điểm cơ bản của RLHF: các mô hình chính sách phải tạo ra phản hồi hoàn chỉnh trước khi có thể chấm điểm phần thưởng.[^8] Huấn luyện tiêu chuẩn đưa dữ liệu tĩnh theo batch qua các lượt truyền xuôi và ngược. RLHF tạo ra các mẫu mới ở mỗi bước, tạo ra các nút thắt cổ chai suy luận chi phối thời gian thực.
Tăng tốc vLLM cải thiện đáng kể thông lượng tạo mẫu thông qua quản lý bộ nhớ tối ưu và xử lý song song trên nhiều GPU.[^9] Auto Tensor Parallelism (AutoTP) trong OpenRLHF tự động phân phối suy luận trên các GPU có sẵn, đạt được khả năng tạo mẫu thông lượng cao giúp các giai đoạn huấn luyện luôn được cung cấp mẫu mới.
Tối ưu hóa cấp hệ thống (2025)
Các nhóm nghiên cứu đã phát triển nhiều cách tiếp cận để cải thiện thông lượng RLHF trong năm 2024 và 2025. RLHFuse, AReal và Verl cải thiện thông lượng thông qua song song hóa chi tiết, đặt các mô hình cùng vị trí để giảm chi phí giao tiếp và mở rộng tài nguyên GPU động để phù hợp với nhu cầu khối lượng công việc.[^10]
Verl, RLHFuse, ReaL và PUZZLE đặt các LLM của các giai đoạn khác nhau trong cùng một pool tài nguyên, cải thiện mức sử dụng GPU khi các mô hình riêng lẻ sẽ để tài nguyên nhàn rỗi.[^11] StreamRL tách biệt các giai đoạn huấn luyện và tạo mẫu, chạy chúng bất đồng bộ trong một pipeline khai thác lợi thế băng thông bộ nhớ cao của các cụm suy luận chuyên dụng.
OPPO (Pipeline Overlap for PPO) đạt được tốc độ tăng thêm bằng cách chồng chéo các giai đoạn tính toán trước đây chạy tuần tự.[^12] Kỹ thuật này giảm thời gian nhàn rỗi bằng cách bắt đầu các batch tiếp theo trước khi các batch trước hoàn thành, đánh đổi việc sử dụng bộ nhớ tăng nhẹ để có thông lượng cải thiện.
Hạ tầng AI vật lý và robot
Các ứng dụng robot đưa ra các yêu cầu mô phỏng bên cạnh huấn luyện mạng neural. Robot phải học trong môi trường mô phỏng trước khi triển khai thực tế, đòi hỏi các thế giới ảo chính xác về vật lý chạy ở tốc độ khiến học tăng cường trở nên khả thi.
Kiến trúc ba máy tính của NVIDIA
NVIDIA đã thiết kế một stack toàn diện cho phát triển AI vật lý bao gồm huấn luyện, mô phỏng và triển khai.[^13] Siêu máy tính DGX AI xử lý huấn luyện mô hình với mật độ tính toán cần thiết cho RL quy mô lớn. Omniverse và Cosmos chạy trên RTX PRO Servers cung cấp môi trường mô phỏng nơi robot huấn luyện trong các bản sao số dựa trên vật lý. Jetson AGX Thor xử lý suy luận trên robot với hiệu suất thời gian thực cho hoạt động tự chủ.
Kiến trúc này phản ánh các yêu cầu độc đáo của AI vật lý. Robot phải xử lý dữ liệu cảm biến, suy luận về trạng thái môi trường, lập kế hoạch hành động và thực hiện chuyển động trong vài mili giây.[^14] Hạ tầng huấn luyện phải tạo ra các mô hình đáp ứng các ràng buộc độ trễ này khi triển khai trên phần cứng edge với ngân sách tính toán hạn chế.
Mô phỏng được tăng tốc GPU
NVIDIA Isaac Lab cung cấp một framework mã nguồn mở cho huấn luyện robot được xây dựng trên Isaac Sim, hỗ trợ học tăng cường, học từ trình diễn và các quy trình lập kế hoạch chuyển động.[^15] Framework cho phép huấn luyện hàng trăm hoặc hàng nghìn phiên bản robot song song, lặp lại chính sách nhanh hơn so với huấn luyện thực tế có thể đạt được.
Newton, một engine vật lý được tăng tốc GPU đồng phát triển bởi Google DeepMind và Disney Research, cung cấp mô phỏng tốc độ cao, chính xác về vật lý và khả vi.[^16] Vật lý khả vi cho phép tối ưu hóa dựa trên gradient thông qua mô phỏng, tăng tốc học chính sách so với các cách tiếp cận học tăng cường hộp đen.
Cách tiếp cận mô phỏng trước được chứng minh là thiết yếu cho phát triển AI vật lý. Các nhà phát triển xác thực hành vi robot trong các bản sao số trước khi triển khai, phát hiện các lỗi có thể làm hỏng phần cứng vật lý hoặc gây hại cho con người.[^17] Phương pháp này đòi hỏi hạ tầng mô phỏng có khả năng chạy vật lý ở tốc độ nhanh hơn thời gian thực trong khi duy trì độ chính xác đủ để chuyển giao chính sách sang robot thật.
Điều phối đa GPU cho robot
NVIDIA OSMO cung cấp điều phối cloud-native cho các khối lượng công việc robot phức tạp bao gồm nhiều giai đoạn và container trên các hệ thống đa GPU và đa node.[^18] Các pipeline phát triển robot bao gồm thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình, kiểm thử mô phỏng và đóng gói triển khai. Phối hợp các giai đoạn này trên các tài nguyên GPU không đồng nhất đòi hỏi khả năng điều phối vượt ra ngoài các khả năng Kubernetes tiêu chuẩn.
Các công ty robot hàng đầu bao gồm Agility Robotics, Boston Dynamics, Figure AI và Skild AI áp dụng các công nghệ NVIDIA Isaac và Omniverse.[^19] Các tổ chức nghiên cứu tại Stanford, ETH Zurich và Đại học Quốc gia Singapore tận dụng cùng hạ tầng điện toán tăng tốc để thúc đẩy nghiên cứu robot.
So sánh yêu cầu hạ tầng
RLHF và RL robot chia sẻ một số mẫu hình hạ tầng nhưng phân kỳ đáng kể ở những mẫu hình khác.
Yêu cầu bộ nhớ
RLHF cho căn chỉnh LLM yêu cầu lưu trữ nhiều mô hình lớn đồng thời. Một Actor 70 tỷ, Reference 70 tỷ, và các mô hình Reward và Critic riêng biệt có thể yêu cầu 8-16 GPU H100 chỉ cho trọng số mô hình trước khi tính đến trạng thái optimizer và activation.[^20] Các chính sách robot thường liên quan đến các mô hình nhỏ hơn nhưng yêu cầu trạng thái mô phỏng đồng thời.
Bộ nhớ mô phỏng robot mở rộng theo độ phức tạp môi trường và số lượng phiên bản song song. Chạy 1.000 robot mô phỏng với trạng thái vật lý, dữ liệu cảm biến và suy luận mạng neural tiêu tốn bộ nhớ GPU đáng kể ngay cả với các mạng chính sách tương đối nhỏ.
Mẫu hình tính toán
Khối lượng công việc RLHF xen kẽ giữa tạo mẫu nặng về suy luận và cập nhật chính sách nặng về huấn luyện. Hạ tầng phải xử lý cả hai mẫu hình hiệu quả, hoặc thông qua tài nguyên chia sẻ với lập lịch động hoặc các pool chuyên dụng cho mỗi giai đoạn.
Huấn luyện robot chạy mô phỏng và cập nhật chính sách đồng thời. Tính toán vật lý chồng chéo với các lượt truyền xuôi và ngược của mạng neural. Các mẫu hình sử dụng GPU khác với huấn luyện mô hình ngôn ngữ, với tải ổn định hơn thay vì suy luận theo đợt của tạo mẫu RLHF.
Yêu cầu mạng
Huấn luyện RLHF đa node yêu cầu các liên kết băng thông cao cho đồng bộ hóa gradient và chia sẻ trạng thái mô hình. Kiến trúc bốn mô hình nhân đôi chi phí giao tiếp so với huấn luyện đơn mô hình.
Huấn luyện phân tán robot có thể bao gồm giao tiếp bổ sung cho trạng thái môi trường chia sẻ khi nhiều chính sách tương tác trong cùng mô phỏng. Các critic tập trung hoặc các mô hình thế giới chia sẻ yêu cầu thu thập quan sát từ các phiên bản mô phỏng song song.
Triển khai quy mô lớn
Các tổ chức triển khai hạ tầng RL quy mô lớn đối mặt với các quyết định về kiến trúc cụm, phân bổ tài nguyên và các thực hành vận hành.
Các cân nhắc thiết kế cụm
Khối lượng công việc RL hưởng lợi từ các cụm GPU đồng nhất đơn giản hóa lập lịch và tránh biến đổi hiệu suất từ phần cứng hỗn hợp. Các cấu hình tối ưu hóa bộ nhớ chứng minh giá trị cho các yêu cầu đa mô hình của RLHF, trong khi các cấu hình tối ưu hóa tính toán phù hợp với mô phỏng robot.
Đầu tư mạng quan trọng hơn cho RL so với khối lượng công việc suy luận thông thường. Các liên kết NVLink trong node tăng tốc giao tiếp song song mô hình mà RLHF yêu cầu. InfiniBand hoặc Ethernet tốc độ cao cho phép mở rộng đa node khi kích thước mô hình vượt quá dung lượng đơn node.
Triển khai hạ tầng chuyên nghiệp
Độ phức tạp hạ tầng học tăng cường vượt quá các yêu cầu triển khai AI thông thường. Sự phối hợp đa mô hình, tích hợp mô phỏng và mạng chuyên biệt tạo ra các thách thức tích hợp đòi hỏi các đội ngũ có kinh nghiệm để giải quyết hiệu quả.
Mạng lưới 550 kỹ sư hiện trường của Introl chuyên về triển khai hạ tầng GPU hỗ trợ các khối lượng công việc AI tiên tiến bao gồm hệ thống học tăng cường.[^21] Công ty xếp hạng #14 trong danh sách Inc. 5000 năm 2025 với mức tăng trưởng ba năm 9.594%, phản ánh nhu cầu doanh nghiệp về dịch vụ hạ tầng chuyên nghiệp.[^22] Các tổ chức xây dựng năng lực RL hưởng lợi từ chuyên môn triển khai giúp tăng tốc thời gian đạt hạ tầng vận hành.
Quản lý triển khai GPU trên 257 địa điểm toàn cầu cho phép các tổ chức đặt hạ tầng RL nơi các nhà nghiên cứu và ứng dụng cư trú.[^23] Introl xử lý các triển khai lên đến 100.000 GPU với hơn 40.000 dặm hạ tầng mạng cáp quang, cung cấp quy mô phù hợp với các sáng kiến RL lớn nhất.[^24]
Chất lượng hạ tầng vật lý ảnh hưởng trực tiếp đến độ ổn định huấn luyện RL. Điều tiết nhiệt, biến động điện năng và không nhất quán mạng biểu hiện dưới dạng bất ổn định huấn luyện làm phức tạp việc gỡ lỗi. Triển khai chuyên nghiệp đảm bảo nền tảng hạ tầng hỗ trợ thử nghiệm RL đáng tin cậy.
Quỹ đạo hạ tầng RL
[Nội dung bị cắt ngắn để dịch]
