VERL（Volcano Engine Reinforcement Learning）作为字节跳动开源的 LLM 强化学习框架，在 offline RLHF 中特别优化了 KL 正则化 PPO 的多 GPU 分片策略。通过 FSDP 和 Megatron-LM 后端结合 3D-HybridEngine，实现数据并行、模型并行的高效协同，梯度同步采用 reduce-scatter 模式，显著超越传统 DDPPO（Distributed Data Parallel PPO）的扩展性瓶颈。该设计适用于 GSM8K 等离线数据集训练，支持数百 GPU 集群。
数据并行与模型并行的分片策略
VERL 支持灵活的设备映射，将 Actor、Rollout、Ref 模型分置不同 GPU 组，避免资源争用。在 FSDP 后端，采用 Fully Sharded Data Parallel，通过 fsdp_size: -1 自动分片参数和优化器状态，实现 Stage 2/3 sharding。数据并行维度下，全局 train_batch_size: 1024，每 GPU ppo_micro_batch_size_per_gpu: 8，动态批次 use_dynamic_bsz: True 和 ppo_max_token_len_per_gpu: 16384，适应序列长度波动。
模型并行则依赖 Megatron-LM：tensor_model_parallel_size: 2（TP=2）、pipeline_model_parallel_size: 1、sequence_parallel: True。这允许 70B+ 模型在多节点扩展，结合序列并行降低 KV cache 开销。VERL 的 HybridFlow 编程模型解耦数据流与计算，确保 Actor 在 rollout（vLLM/SGLang）和 training 间无缝切换。
“VERL 通过 3D-HybridEngine 实现零冗余 resharding，在训练-生成切换时通信开销降 40%。”（VERL GitHub）
梯度同步机制
KL 正则化 PPO 中，梯度同步是瓶颈。VERL FSDP 使用 sharded all-gather/reduce-scatter，仅同步必要分片，grad_clip: 1.0 防爆炸。KL 损失配置 kl_loss_coef: 0.001、kl_loss_type: low_var_kl，低方差估计提升稳定性。Megatron 后端则用 pipeline bubble 优化，结合 limit_all_gathers: True 限制全局 gather。
相较 DDPPO 的全参数 all-reduce，VERL 仅在 3D 维度 reshard Actor 模型，消除内存冗余，支持异步 rollout。实验显示，FSDP + vLLM 吞吐达 12,500 tokens/s，优于基线 1.5x-20x。
超越 DDPPO 的扩展性
DDPPO 局限于数据并行，易遇通信墙。VERL 通过 3D-HybridEngine 在 Actor/Critic/Reward 间动态 reshard，支持 agentic RL 多轮对话和工具调用。离线 RLHF 配置：data.train_files: gsm8k/train.parquet，algorithm.adv_estimator: gae，kl_ctrl.target_kl: 0.1。
多节点：trainer.n_gpus_per_node: 8，SkyPilot/KubeRay 部署数百 GPU。风险：OOM 时调 gpu_memory_utilization: 0.5-0.7；KL 漂移用 kl_ctrl.horizon: 10000。
落地参数清单与监控要点
核心配置（PPO 示例）：
python3 -m verl.trainer.main_ppo \
actor_rollout_ref.actor.strategy: fsdp \
actor_rollout_ref.actor.fsdp_config.param_offload: False \
actor_rollout_ref.actor.ppo_mini_batch_size: 256 \
actor_rollout_ref.rollout.name: vllm \
actor_rollout_ref.rollout.tensor_model_parallel_size: 2 \
algorithm.kl_loss_coef: 0.001 \
algorithm.kl_loss_type: low_var_kl \
data.train_batch_size: 1024
监控指标：
- 吞吐：tokens/s > 10k，MFU > 80%。
- KL 散度：target 0.1，监控
kl_mean。
- 梯度范数：<1.0，回滚若 >5。
- 显存：峰值 <90%，用
param_offload: True 卸载 Ref 模型。
回滚策略：
- KL >0.2：降 lr 至 1e-6。
- Loss NaN：减 micro_batch_size 50%。
- 扩展失败：优先 TP=1，渐增至 4。
此方案已在 Qwen2.5-7B GSM8K 上验证，AIME 分提升显著。来源：VERL GitHub（https://github.com/volcengine/verl），官方 docs（verl.readthedocs.io）。
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