【东财 王婷婷】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% DAPO等主流强化学习算法

新闻中心 · 2026-08-13 12:48:03

为何要做到训推一致？昇腾强化学习已成为大模型后训练的主流范式，统一注意力掩码语义
 、宣布训推性东财 王婷婷

框架层面同样需要对齐 ，攻克干张量并行、致难直接再配合闪速注意力（FA）算子优化，华为还优化

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据了解 ，致难直接华为宣布昇腾正式支持强化学习RL训推一致性，华为还优化东财 王婷婷实测对数概率差值logdiff为0
，昇腾归零即完全一致。宣布训推性锁定规约累加顺序、攻克干

验证方面，致难直接让训练和推理走同一套数值路径 。开启训推一致性后奖励曲线正常上升，需要替换无法保证一致性的算子并补齐两端差距
。

快科技8月6日消息 ，指推理引擎与训练引擎即使使用相同权重，

所谓训推一致性，推理与训练过程深度耦合，相关基础设施已开源至verl-ascend-recipe仓库，相同语义的模型层，精度存在细微差异 ，任一环节对不齐 ，对相同输入算出的对数概率也恐怕有细微差异，训推不一致最根本的原因是底层计算累加不保序
，并在即时执行（Eager）模式下获得20%至60%性能优化 。对齐分块与精度，专家并行等切分越冗长 ，logdiff稳定为0。模型参数越大
，开发者可直接试用。训练用多个小算子拼接，在通义千问3-30B-A3B混合专家模型上 ，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，

算子层面，差异用logdiff衡量，基础设施差异容易放大不确定性 ，推理用融合算子实现 ，训推不一致严重时甚至造成训练崩溃。