文章摘要
【关 键 词】 强化学习、加速引擎、性能优化、长尾延迟、资源调度
月之暗面联合清华大学提出的全新加速引擎Seer，通过创新技术显著提升大语言模型（LLM）的强化学习训练效率。该系统针对传统RL训练中生成阶段（rollout phase）存在的长尾延迟、资源利用率低等问题，设计了三大核心模块和三项关键技术，实现了同步RL的Rollout效率提升74%～97%，长尾延迟减少75%～93%。Seer的突破性在于在不改变核心训练算法的前提下，通过架构创新全面优化了内存、调度和推理效率。
核心架构包含推理引擎池、请求缓冲区和上下文管理器。其中，全局KVCache池的复用机制避免了提示词重复编码，分段生成技术将响应拆解为独立片段并动态迁移，使内存波动降低40%以上。上下文感知调度通过”先探路+后调度”策略预测组内请求特征，将长尾延迟压缩至传统系统的13%。自适应分组推测解码则利用组内响应模式相似性构建动态参考库，相比静态推测解码吞吐量提升2.1倍。
实验验证显示，在Moonlight、Qwen2-VL-72B等模型任务中，Seer的吞吐量达到理想Oracle调度方案的95%，最后10%请求的完成时间从3984秒缩短至364秒。专项测试证明，上下文感知调度使长尾延迟降低85%，而结合组内模式上下文与自适应参数的推测解码技术，能随rollout推进动态提升30%的接受长度。这些技术创新有效解决了RL训练中负载失衡、资源碎片化等关键瓶颈。
值得注意的是，月之暗面正推进数亿美元规模的新一轮融资，估值或达40亿美元。该公司与腾讯等投资方的洽谈进展顺利，预计明年启动IPO进程。Seer技术的突破不仅为LLM训练效率树立新标杆，也可能加速月之暗面在AI基础设施领域的商业化布局。该系统的设计思路为分布式RL训练提供了可扩展的解决方案，其上下文感知和动态调度的理念对优化其他AI训练框架具有借鉴意义。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 1589字 | 7分钟 ]
【原文作者】 量子位
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★☆☆☆
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