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如何优化大规模强化学习训练时的GPU资源利用率？

2025-08-28
AI答疑
34

分布式训练优化方案

Verifiers结合vLLM+FSDP的双层并行策略实现资源最大化利用：

  • 数据并行：GRPOTrainer默认支持多GPU推理，通过--data-parallel-size参数配置
  • 模型并行：与prime-rl集成后可开启FSDP全分片模式，支持千亿参数训练
  • 流水线优化：使用flash-attn加速注意力计算，建议安装时添加--no-build-isolation

推荐配置：

  1. 7个GPU运行vf-vllm服务处理推理请求
  2. 单独GPU运行训练进程（Zero Stage 3配置）
  3. 设置NCCL_P2P_DISABLE=1避免通信阻塞
  4. 监控工具显示各GPU利用率应保持在85%以上

对于8卡以上节点，建议使用torchrun启动多节点训练。

本答案来源于文章《Verifiers：用于训练大语言模型的强化学习环境工具库》

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何优化大规模强化学习训练时的GPU资源利用率？
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