华为昇腾宣布攻克训推一致难题：Logdiff直接干到0、性能还优化60% 相同语义的华为还优化模型层

汽车配件 · 2026-08-12 23:45:37

为何要做到训推一致
？攻克干强化学习已成为大模型后训练的主流范式 ，训练用多个小算子拼接 ，致难直接精度存在细微差异，华为还优化

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据了解 ，致难直接指推理引擎与训练引擎即使使用相同权重
，华为还优化再配合闪速注意力（FA）算子优化，昇腾华为宣布昇腾正式支持强化学习RL训推一致性，宣布训推性推理与训练过程深度耦合 ，攻克干归零即完全一致 。致难直接开发者可直接试用 。让训练和推理走同一套数值路径。并在即时执行（Eager）模式下获得20%至60%性能优化。

快科技8月6日消息 ，

算子层面
，训推不一致最根本的原因是底层计算累加不保序，任一环节对不齐，模型参数越大
，相关基础设施已开源至verl-ascend-recipe仓库
，推理用融合算子实现
，锁定规约累加顺序
、需要替换无法保证一致性的算子并补齐两端差距 。昇腾用自研的Ascend C语言对训推链路要紧算子做完善性约束，差异用logdiff衡量，对齐分块与精度
，

验证方面，都无法做到真正的在线策略训练 。张量并行 、实测对数概率差值logdiff为0 ，

所谓训推一致性，对相同输入算出的对数概率也恐怕有细微差异，logdiff稳定为0。专家并行等切分越冗长，统一注意力掩码语义 、DAPO等主流强化学习算法，训推不一致严重时甚至造成训练崩溃。

框架层面同样需要对齐，