Modal 用异构加速器做异步 RL，训练成本更低且收敛稳定
charles_irl · x · 2026-10-14
核心观点：RL 训练的弹性取决于 rollout 的 FLOPs 能否来自任意硬件。
- Modal 指出：用 RL 训练大模型通常依赖固定的同构最新加速器集群，以保证数值稳定和吞吐，但这浪费了为其他厂商/代际做的推理优化，限制了可用容量，且成本过高。
- 他们的做法：在 agentic coding 任务上，用完全异步 RL 加混合精度、混合加速器采样器训练模型。
- 结果：配合 off-policy 校正，训练在收敛过程中保持稳定，与同构采样器持平，但成本更低。
讨论者认为，如果 rollout 的算力能弹性来自各种硬件，RL 会灵活得多。
所属事件:Modal 混合加速器异步 RL 训练降本且收敛稳定(3 条相关)→
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