C++与PyTorch引擎实测：RLHF奖励模型打分提速优化
Venkata Naga Sai Vishnu Rohit Pulipaka · hf · 2026-07-30
在 RLHF 流程中，奖励模型的打分往往是策略更新的瓶颈。作者团队基于 ONNX Runtime 构建了原生 C++ 推理引擎，并在 CPU 和 GPU 环境下与 PyTorch eager 模式、torch.compile 及 FastAPI 进行了对比测试。
实验结果表明：
- CPU 环境：C++ 引擎显著优于所有基线，置信区间完全不重叠。
- GPU 环境：该引擎击败了 PyTorch 和 FastAPI，但 torch.compile 表现更佳。
进一步测试发现，加速效果主要归功于 ONNX Runtime 本身而非 C++ 语言特性，且批处理策略对性能的影响超乎预期。此外，虽然打分本身耗时较短，但加速打分能释放算力供生成阶段使用，从而提升整体效率。
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