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title: 基于昇腾的多模态模型VeRL训练性能优化实践-官方技术文章-昇腾社区
description: 随着多模态大模型在金融、医疗、教育等领域的广泛应用，其智能化能力的持续提升成为推动行业数字化转型的核心驱动力。在此背景下，基于人类反馈的强化学习（RLHF）技术逐渐成为大模型后训练的关键路径。以GRPO为代表的群组生成强化学习算法，通过利用群体生成数据进行策略优化，显著提升了模型的对齐能力与泛化性能。然而，该类算法在推理阶段引入大量生成耗时，加之长尾样本导致的资源闲置问题，使得整体训练效率面临严峻
keywords: VeRL,基于昇腾的多,模态模型,训练性能优化,实践,官方技术文章,昇腾社区,概述
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# 基于昇腾的多模态模型VeRL训练性能优化实践-官方技术文章-昇腾社区

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描述: 随着多模态大模型在金融、医疗、教育等领域的广泛应用，其智能化能力的持续提升成为推动行业数字化转型的核心驱动力。在此背景下，基于人类反馈的强化学习（RLHF）技术逐渐成为大模型后训练的关键路径。以GRPO为代表的群组生成强化学习算法，通过利用群体生成数据进行策略优化，显著提升了模型的对齐能力与泛化性能。然而，该类算法在推理阶段引入大量生成耗时，加之长尾样本导致的资源闲置问题，使得整体训练效率面临严峻
关键词: VeRL,基于昇腾的多,模态模型,训练性能优化,实践,官方技术文章,昇腾社区,概述

官方技术文章 [了解详情](https://www.hiascend.com/zh/developer/techArticles)

基于昇腾的多模态模型VeRL训练性能优化实践

基于昇腾的多模态模型VeRL训练性能优化实践

多模态强化学习后训练模型训练

发表于: 2026/03/26

## 概述

随着多模态大模型在金融、医疗、教育等领域的广泛应用，其智能化能力的持续提升成为推动行业数字化转型的核心驱动力。在此背景下，基于人类反馈的强化学习（RLHF）技术逐渐成为大模型后训练的关键路径。以GRPO为代表的群组生成强化学习算法，通过利用群体生成数据进行策略优化，显著提升了模型的对齐能力与泛化性能。然而，该类算法在推理阶段引入大量生成耗时，加之长尾样本导致的资源闲置问题，使得整体训练效率面临严峻挑战。

本文基于VeRL开源框架，针对Qwen3-VL-8B模型在昇腾Atlas 800T A2硬件平台上的GRPO后训练流程，系统性地开展性能瓶颈分析与优化，通过推理与训练双路径协同调优，实现端到端性能提升30%。

## 一、背景与挑战

传统监督微调（SFT）与偏好对齐方法受限于数据采集成本与标注质量，已难以满足多模态模型持续进化的需要。GRPO算法通过群组生成机制，利用多轮采样与奖励反馈实现策略优化，为模型能力拓展提供了新范式。然而，该流程在每轮训练中需执行多次推理生成（rollout），导致推理阶段耗时显著增加，形成“推理瓶颈”。

在实际部署中，我们观察到以下典型问题：

- 推理阶段时间占比超过训练阶段，整体系统呈现“推理绑定”（Inference-bound）特征；
- 长尾样本（如长序列生成）持续占用计算资源，造成短样本请求资源空置；
- 框架底层算子未充分融合，通信与计算重叠不足，Host端算子下发效率低下；
- 缺乏对关键算子（如RMSNorm、Mrope）的NPU原生优化支持。

上述问题严重制约了强化学习后训练的吞吐效率，亟需从框架、算子、调度等多维度进行系统性优化。

### 版本环境

- vLLM-Ascend: v0.11.0
- CANN: 8.3.RC1
- VeRL: 0.6.1

### GRPO算法介绍

GRPO算法流程不再赘述，参考论文https://arxiv.org/pdf/2402.03300 [了解详情](https://arxiv.org/pdf/2402.03300)，示意图与损失函数如下：

大致有如下几个步骤：

- 首先进行 rollout推理采样，采集满足样本数量要求的sample样本
- 对样本进行奖励reward计算
- 计算old_logp值
- 利用reward 奖励模型，在计算样本组内(o1,o2,…,oG)分别计算优势值 Adv
- 利用 Adv、old_logp 计算loss目标函数，从而进行模型参数的更新训练。

### VeRL NPU性能数据采集

为了针对性能问题进行定向分析，我们需要借助Ascend PyTorch Profiler获取更细粒度的性能数据。

Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能分析工具，通过在PyTorch训练/在线推理脚本中添加相关采集逻辑，执行训练/在线推理的同时采集性能数据，并在完成训练/在线推理后直接输出可视化的性能数据文件。相关修改目前已集成在VeRL框架中，只需在训练开始前设定所需参数即可启用性能采集功能。

VeRL框架下相关使用说明可见昇腾profiling [了解详情](https://github.com/volcengine/verl/blob/main/docs/ascend_tutorial/ascend_profiling_zh.rst)，功能启用与相关配置参数均位于verl/trainer/config/ppo_trainer.yaml。框架使用两级profile设置控制数据采集，由global_profiler控制采集步数和采集模式(npu、torch等)，由各角色自身的profiler配置控制具体采集内容和采集粒度。

```
global_profiler:
   steps: [1, 2, 5]
   save_path: ./outputs/profile
actor_rollout_ref:
   actor:  # 设置 actor role 的 profiler 采集配置参数
      profiler:
         enable: True
         all_ranks: True             # 控制采集设备
         tool_config:
            npu:
               discrete: False          # 离散采集或端到端全量采集
               contents: [npu, cpu]  # 可选采集信息列表
               analysis: True          # True为在线解析，False离线解析

```

考虑到强化学习流程复杂，高采集粒度下原始文件较大、采集时间长，可以考虑使用离线解析的方法。具体参考链接性能数据采集 [了解详情](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/850/devaids/Profiling/atlasprofiling_16_0034.html)。

```python
from torch_npu.profiler.profiler import analyse

if __name__ == "__main__":

    analyse(profiler_path="./result_data", max_process_number=max_process_number)

```

## 二、性能瓶颈分析

为精准定位性能瓶颈，我们基于Ascend PyTorch Profiler工具采集了完整训练流程的性能数据，并结合端到端时间分布与算子级耗时进行深度分析。

### 2.1 训推性能失衡，推理成为关键瓶颈

对比训练与推理阶段的总耗时，发现推理阶段时间占比达58%，远超训练阶段。尤其在rollout生成环节，前向推理耗时占据主导，表明系统整体性能受限于推理能力。

### 2.2 框架版本特性缺失，关键优化未启用

经核查，当前使用的vLLM-Ascend版本为0.11.0，虽已支持v1引擎与chunked_prefill等优化，但部分关键特性需显式启用。若未开启，将导致前向推理延迟显著增加。

### 2.3 算子融合策略未完全启用

Profiling分析显示，多个常见算子组合（如matmul + add + bias）未被融合，导致中间结果频繁写回内存，增加带宽压力。此外，推理侧allreduce与matmul之间存在可掩盖的计算与通信开销，未使用mc2融合算子实现通算掩盖。

### 2.4 Host端Free时间过高，存在Host-bound现象

性能数据中“Free”时间占比超过25%，表明Host端算子下发存在延迟，任务调度效率低下。推测为CPU资源未有效利用，上下文切换频繁所致。

### 2.5 推理图模式未启用，调度开销大

当前推理流程未开启图模式（Graph Mode），导致每个推理请求均以逐个kernel提交方式执行，调度开销高。同时，二级流水下发（TaskQueue Level 2）与图模式存在冲突，无法共用。

### 2.6 推理随机性引发拖尾效应

GRPO算法天然具有高随机性，导致相同输入下生成长度差异大。长样本请求长时间占用资源，形成“拖尾”现象，严重拉低整体吞吐。

## 三、性能优化方案与实践

### 3.1 通用优化项

#### 3.1.1 RMSNorm融合算子优化

RMSNorm作为大模型中高频使用的归一化操作，其原始实现常以多步自定义方式完成，影响执行效率。通过Ascend PyTorch Adapter集成RMSNorm融合算子，将多个操作合并为单一算子，减少数据传输与临时存储。

针对Qwen3-VL系列模型，需手动在`verl/models/transformers/npu_patch.py`中注入优化逻辑：

```python
from transformers.models.qwen3_vl import modeling_qwen3_vl
from transformers.models.qwen3_vl_moe import modeling_qwen3_vl_moe

modeling_qwen3_vl_moe.Qwen3VLMoeTextRMSNorm.forward = rms_norm_forward
modeling_qwen3_vl_moe.apply_rotary_pos_emb = apply_rotary_pos_emb_qwen3_npu
modeling_qwen3_vl.Qwen3VLTextRMSNorm.forward = rms_norm_forward
modeling_qwen3_vl.Qwen3VLTextMLP.forward = silu_forward

```

该优化已合并至VeRL主干（PR #4186），可直接使用。

#### 3.1.2 Task Queue流水下发优化

为缓解Host-bound问题，启用一级流水下发机制，通过多级算子队列批量提交任务，提升设备利用率。

开启方式：

```bash
export TASK_QUEUE_ENABLE=1
```

实测性能提升约9%，有效降低Free时间占比。

### 3.2 训练性能优化（FSDP后端）

#### 3.2.1 动态BatchSize：缓解序列长尾负载不均

在训练阶段，不同batch间序列长度差异显著，导致DP域内负载不均。启用动态BatchSize机制，根据token长度动态打包样本，提升显存利用率与计算效率。

配置方式：

```
use_dynamic_bsz: true
ppo_max_token_len_per_gpu: 2 * (max_prompt_len + max_response_len)
log_prob_max_token_len_per_gpu: 4 * (max_prompt_len + max_response_len)
```

该优化使端到端性能提升约15%，且可与`entropy_chunking`功能叠加使用，避免OOM问题。

#### 3.2.2 权重预取：通算掩盖提升训练效率

通过开启前向参数预取，提前发起下一层权重的all-gather操作，实现计算与通信的重叠。

配置项：

```
actor_rollout_ref.actor.fsdp_config.forward_prefetch: true
actor_rollout_ref.ref.fsdp_config.forward_prefetch: true

```

该机制显著减少等待时间，提升整体训练吞吐。

### 3.3 推理性能优化

#### 3.3.1 mc2融合算子：通算掩盖提升Matmul性能

mc2（Matmul + AllReduce）融合算子通过将计算与通信流水线化，实现时间掩盖。其核心思想是将输入矩阵沿M轴切分，使第二块的Matmul计算与第一块的通信并行执行。

启用方式：

```bash
export VLLM_ASCEND_ENABLE_MATMUL_ALLREDUCE=1
```

需确保vLLM-Ascend版本 ≥ 0.10.0。实测性能提升8%。

#### 3.3.2 Mrope逻辑替换：替代小算子，减少ViewCopy开销

Qwen3-VL系列模型采用Mrope位置编码，其原始实现依赖大量小算子（如view、copy），导致AI-CPU算子占比高，性能瓶颈明显。

优化策略：

1、不同层中的apply_interleaved_rope存在重复计算，提前cache避免重复计算

2、适配npu_rotary_mul，替代apply_rotary_emb_dispath算子

修改关键逻辑如下：

```python
def forward_native():
    if is_first_layer:
        cos_sin = self.cos_sin_cache[positions]
        cos, sin = cos_sin.chunk(2, dim=-1)
        if self.mrope_interleaved:
            cos = apply_interleaved_rope(cos, self.mrope_section)
            sin = apply_interleaved_rope(sin, self.mrope_section)
        cos = cos.repeat(1, 2)
        sin = sin.repeat(1, 2)
        self.cos = cos.unsqueeze(0).unsqueeze(-2).contiguous()
        self.sin = sin.unsqueeze(0).unsqueeze(-2).contiguous()
        forward_context.is_first_layer = False

    query_shape = query.shape
    query = query.view(num_tokens, -1, self.head_size)
    query_rot = query[..., :self.rotary_dim]
    query_pass = query[..., self.rotary_dim:]
    query_rot = query_rot.unsqueeze(0)
    query_rot = torch_npu.npu_rotary_mul(query_rot, self.cos, self.sin, "half").squeeze(0)
    query = torch.cat((query_rot, query_pass), dim=-1).reshape(query_shape)

```

优化后ViewCopy算子占比下降超40%，端到端性能显著提升。

## 四、总结与展望

本文围绕GRPO强化学习后训练流程，系统性地开展了基于昇腾A2平台的性能优化实践。通过融合算子替换、图模式启用、流水下发、动态BatchSize、权重预取等多维度优化，成功将端到端训练性能提升30%。关键优化点包括：

- 推理侧：mc2融合、Mrope逻辑替换、图模式启用；
- 训练侧：动态BatchSize、前向预取；
- 框架层：RMSNorm融合、Task Queue流水优化。

未来，随着VeRL框架对多模态引擎VeoMni的集成（PR #4850），将进一步拓展在复杂多模态任务中的性能潜力。我们持续推动昇腾生态下的强化学习技术落地，欢迎开发者参与共建。

## 附：资源链接

- 昇腾后训练强化学习最佳实践：https://mp.weixin.qq.com/s/TnilRFlpGQkfGQFBDX-wYw
- 昇腾技术文档：https://www.hiascend.com/zh/developer/techArticles/20251107-1
- 昇腾后训练强化学习Docker镜像：https://www.hiascend.com/developer/ascendhub/detail/2c7122f323f94a19ba7fca6b8dccf11e
- 昇腾开源微信小助手：ascendosc
- VeRL开源社区讨论区：https://github.com/volcengine/verl/discussions

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