Modal 用混合精度混合加速器异步 RL 训练，成本更低且稳定收敛
AAAzzam · x · 2026-10-14
Modal 指出，大模型 RL 训练通常跑在固定同质、最新代加速器集群上以保证数值稳定和吞吐，但这会丢弃为其他厂商/世代做的推理优化，限制可用容量，且成本过高。
他们的做法：在 agentic coding 任务上用完全异步 RL 与混合精度、混合加速器采样器训练模型，配合 off-policy correction，训练在整个收敛过程中保持稳定，效果与同质采样器相当，但成本更低。
所属事件:混合精度混合加速器跑 RL 训练更省成本且稳定收敛(2 条相关)→
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