本课程系统介绍基于昇腾MindSpeed RL套件的核心特性代码实现，内容涵盖训推共卡、全共卡、TransferDock数据调度、数据并行负载均衡、Partial Rollout、Remove Padding和动态批大小，并包含完整的实操演练。课程旨在帮助学员深入理解框架架构与关键特性实现原理，掌握使用MindSpeed RL套件进行大规模强化学习训练优化的工程实践能力，从而具备在企业级场景中高效提升训练效率与降低资源成本的能力。 第一章：MindSpeed RL整体架构简介 第二章：MindSpeed RL代码框架简介 第三章：训推共卡 第四章：全共卡 第五章：TransferDock 第六章：数据并行负载均衡 第七章：Partial Rollout 第八章：Remove Padding 第九章：动态批大小 为了更高效、准确地传递课程内容，我们采用了语音合成技术，降低人工录制环节的不确定性。目前AI语音可能还不够完美，我们将努力优化播讲效果，力求给您更好的学习体验，同时也欢迎大家推荐更好用的语音合成引擎——您的声音对我们非常重要！

本课程为CATLASS算子开发系列的进阶课程，聚焦于CATLASS算子模板库的实战开发。课程以Basic Matmul算子为切入点，系统讲解其设计思路与代码实现，帮助开发者掌握基于CATLASS模板库构建高性能矩阵乘算子的方法。课程内容涵盖算子的架构设计、代码组装流程、性能调优策略及典型调用方式，旨在提升开发者在昇腾硬件上实现高性能自定义算子的能力。 为了更高效、准确地传递课程内容，我们采用了语音合成技术，降低人工录制环节的不确定性。目前AI语音可能还不够完美，我们将努力优化播讲效果，力求给您更好的学习体验，同时也欢迎大家推荐更好用的语音合成引擎——您的声音对我们非常重要！

该课程介绍基于昇腾硬件补齐Torch-NPU API的指导，包括测试用例检索、测试用例代码要求、PR提交、Patch文件生成等内容。

本课程系统介绍基于昇腾MindSpeed RL套件的大模型强化学习后训练全流程技术。内容涵盖从行业趋势洞察、强化学习核心理论（如GRPO算法），到MindSpeed RL套件的训推共卡、0冗余内存调度、流式数据引擎等关键技术详解，并包含完整的实操演练。课程旨在帮助学员深入理解强化学习如何驱动大模型性能跃迁，并掌握使用MindSpeed RL套件进行高效、稳定RLHF/RLTF训练的工程实践能力，从而具备在企业级场景中部署和优化大模型后训练流程的核心技能。 第一章 强化学习趋势洞察 第二章 强化学习基础理论 第三章 昇腾强化学习解决方案 为了更高效、准确地传递课程内容，我们采用了语音合成技术，降低人工录制环节的不确定性。目前AI语音可能还不够完美，我们将努力优化播讲效果，力求给您更好的学习体验，同时也欢迎大家推荐更好用的语音合成引擎——您的声音对我们非常重要！

本课程学习如何通过CATLASS API来开发GEMM算子并进行调试，并介绍CATLASS算子的调用方式，打通算子开发到实际应用的落地链路，同时详细介绍前面使用的相关API

通过讲解CATLASS基础知识及演示实操流程帮助开发者快速入门，全面掌握CATLASS模板库的使用方法