以GLM-5为例，探究九章智算云强化学习系统如何落地“训推一致”
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TL;DR - 九章智算云以GLM-5等模型为例，介绍其将强化学习中的生成、环境执行与训练整合到统一基础设施，以实现“训推一致”。其核心价值是动态平衡训练和推理吞吐、复用运行状态，从而提高单位算力的有效Token产出。
- 统一调度Generator、Environment和Trainer，根据各阶段瓶颈动态分配GPU，以减少训练等待、Rollout积压和Policy Staleness。
- 通过DingoFS、DFKV、零拷贝链路和RDMA，将KV Cache、轨迹、奖励及模型权重作为可迁移、可复用的状态资源。
- PD分离、Chunked Prefill、Speculative Decoding和KV Cache复用共同降低生成成本；文中称部分前沿模型首日速度提升1.5倍。
- 系统目标从单点GPU利用率转向匹配Trainer与Generator吞吐，并优化有效Token产出率及其向模型能力的转化效率。
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以GLM-5为例，探究九章智算云强化学习系统如何落地“训推一致”
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TL;DR - 九章智算云以GLM-5等模型为例，介绍其将强化学习中的生成、环境执行与训练整合到统一基础设施，以实现“训推一致”。其核心价值是动态平衡训练和推理吞吐、复用运行状态，从而提高单位算力的有效Token产出。
- 统一调度Generator、Environment和Trainer，根据各阶段瓶颈动态分配GPU，以减少训练等待、Rollout积压和Policy Staleness。
- 通过DingoFS、DFKV、零拷贝链路和RDMA，将KV Cache、轨迹、奖励及模型权重作为可迁移、可复用的状态资源。
- PD分离、Chunked Prefill、Speculative Decoding和KV Cache复用共同降低生成成本；文中称部分前沿模型首日速度提升1.5倍。
- 系统目标从单点GPU利用率转向匹配Trainer与Generator吞吐，并优化有效Token产出率及其向模型能力的转化效率。