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English(EN) How Fast Can Reward Models Score? A Systems Study of C++ and PyTorch Inference Runtimes for RLHF

新的C++引擎提高了CPU上RLHF奖励评分的速度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一项发表在arXiv上的新研究调查了人类反馈强化学习（RLHF）管道中奖励模型评分的性能。研究人员开发了一个使用ONNX Runtime的C++推理引擎，发现它在CPU上比PyTorch eager模式和FastAPI快得多。虽然C++引擎在GPU上的表现也优于PyTorch和FastAPI，但它比另一个未指定的运行时稍慢。研究强调，批处理策略对性能的影响比语言或运行时选择更大。 AI

影响 优化奖励模型评分可以加速RLHF训练，可能导致更快地开发出更强大的AI模型。

排序理由 学术论文，详细介绍了RLHF推理运行时的系统研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的C++引擎提高了CPU上RLHF奖励评分的速度

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Venkata Naga Sai Vishnu Rohit Pulipaka, Anish Katta, Deva Rohit Reddy Peddireddy ·

    奖励模型能跑多快？一项关于RLHF的C++和PyTorch推理运行时的系统研究

    arXiv:2607.19712v1 Announce Type: new Abstract: In RLHF pipelines, reward scoring blocks policy updates. Slow scoring bottlenecks the entire loop, since no update runs until every rollout gets a score. And yet most setups just default to PyTorch eager mode or torch.compile, no on…

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