vime × RL-Kernel × AMD: Bitwise Train–Rollout Consistency on ROCm

摘要

介紹如何在 AMD Instinct MI300X 上實現 Megatron 訓練與 vLLM 推論的位元級一致性。透過 vime 與 RL-Kernel 解決因浮點運算差異導致的對齊問題，驗證了 200 個步驟內無誤差。讀者可了解大模型 RL 訓練中數值一致性的挑戰與解決方案。

This article explains how to achieve bitwise consistency between Megatron training and vLLM rollout on AMD ROCm using vime and RL-Kernel.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• vime 與 RL-Kernel 在 AMD ROCm 上實現訓練與推論的位元級一致。
• 驗證 Qwen3-8B 模型在 200 個步驟中對齊無誤差。
• 解決了不同執行引擎導致浮點數對齊困難的問題。

提到的工具與公司

• Megatron-LM
• vLLM
• AMD Instinct MI300X
• ROCm
• Qwen3-8B
• GRPO

適合誰看

從事大模型訓練、RL 後訓練或 AMD GPU 開發的工程師。

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