RadixArk 用英伟达 Vera CPU 跑智能体强化学习沙箱:同样负载下每轮比 AMD Turin 快约 12%,满载时单路可扛 x86 的 1.3–2.1 倍
LMSYS 博客 11 月 13 日发布 RadixArk Miles 团队文章:开源 RL 后训练框架 Miles 首次把智能体强化学习的全部沙箱放到英伟达 Vera CPU 上端到端训练 GLM-4.7-Flash。在机器已被其他任务占满的条件下,沙箱放在 AMD EPYC Turin 上时每轮平均多花 12%;满载时 Vera 单路可承载的负载是 Xeon 6 的 1.3–1.5 倍、Turin 的 1.4–2.1 倍。
核心要点速览
- Miles 在 Vera 上跑了 68 个训练步、2,400 多轮,同步和全异步两种模式都无需改训练代码;为此把 Terminal-Bench 和 SWE-bench 中 530 个任务的环境重建为 arm64
- 对照实验(同模型、同任务、同 GPU,每边 5 步 160 轮):沙箱放在 Turin 上每轮平均多 53 秒,其中智能体命令多 26 秒(慢 60%),验证器多 11 秒
- 满载时 Vera 每核在 Python 和编译类工作上只慢 5%–22%,Turin 每核慢 40%–70%;176 个并发轮次的 Vera 仍快于只跑 24 轮的 Turin
- 团队推算:推理再快 8 倍时,Turin 上每轮会比 Vera 长 33%,快 32 倍时长 41%(为推算值,非实测)
- 以上均为 RadixArk 与英伟达合作的自测结果,x86 机器用 AWS 默认设置,Vera 用英伟达调优的启动参数










