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Serverless高性能強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究項(xiàng)目

致力于研究和構(gòu)建面向CloudMatrix384超節(jié)點(diǎn)架構(gòu)下的高性能強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）系統(tǒng)，打造高吞吐訓(xùn)練和工業(yè)級(jí)可靠性的RL訓(xùn)練引擎，成為華為云端AI基礎(chǔ)設(shè)施的核心能力之一。

  • LLM模型和智能體訓(xùn)練調(diào)優(yōu)

    自研分布式RL架構(gòu)，結(jié)合CloudMatrix384大規(guī)模Scale-up通信域，通過異步任務(wù)執(zhí)行框架與并行調(diào)度技術(shù)，提升訓(xùn)練吞吐量xx倍，解決業(yè)界普遍強(qiáng)化學(xué)習(xí)開銷大、用時(shí)長的問題。易于擴(kuò)展/替換不同的RL算法，為AI模型開發(fā)者提供易用、好用的平臺(tái)。

    自研分布式 Agent協(xié)同，結(jié)合 CloudMatrix384 大規(guī)模 Scale-up 通信域，通過異步 DAG 執(zhí)行與并行調(diào)度技術(shù)，將多 Agent 任務(wù)編排吞吐量提升 xx 倍，解決業(yè)界 Agent 協(xié)同復(fù)雜、延遲高的問題

  • Serverless RL

    面向云化大規(guī)模NPU計(jì)算資源和池化HBM，細(xì)粒度RL任務(wù)調(diào)度，訓(xùn)推共池調(diào)度，實(shí)現(xiàn)高效、靈活、彈性的Serverless RL訓(xùn)練，達(dá)成極致性價(jià)比。

    面向云化大規(guī)模NPU計(jì)算資源和池化HBM，細(xì)粒度RL任務(wù)調(diào)度，訓(xùn)推共池調(diào)度，實(shí)現(xiàn)高效、靈活、彈性的Serverless RL訓(xùn)練，達(dá)成極致性價(jià)比。