注意：TPOT（Time Per Output Token）即每输出令牌的时间，这里实际上就是ITL，因为ITL就是处理一个令牌的时间。但是，由于新请求加入后，批次中的请求的序列长度会随着生成令牌而增加，因此平均序列长度会动态变化。步中，处理整个批次所有令牌的总时间，然后除以令牌总数（即批次大小乘以步数）得到平均的每令牌处理时间（即TPOT）。本身就是整个批次处理一个令牌所需的时间（即每步的时间）

https://www.hiascend.com/doc_center/source/zh/mindie/10RC3/mindieservice/servicedev/mindie_service0129.html

动态路由提升了模型表达能力，但导致数据分发的不规则性和负载波动；而EP的All-to-All通信进一步放大了这一问题。解决这一矛盾的关键在于。，通过静态化路由、缓冲池设计、动态计算图优化等手段，在保持模型性能的同时提升计算资源利用率。EP引入“动态大shape”的本质是。在混合专家模型（MoE）中，

例如，假设两个FP8数相乘后的结果需要更多的位数来表示，这时候如果立即转换为FP8来累加，可能会导致精度损失或溢出。在最终存储结果时，可能再将其转换为较低的精度（如FP16或FP8），但中间过程的累加器保持高精度可以提升整体计算的准确性。如果输入矩阵是FP8，那么乘法操作的结果会是FP8乘以FP8的结果。两个8位浮点数相乘的结果可能超过8位的表示范围，所以需要扩展精度来保存中间结果。例如，在计算C

静态成员属于类本身，而非静态成员属于类的每个实例。因此，当移动一个对象时，静态成员并不属于对象实例的一部分，所以不需要移动。移动操作是针对对象实例的，所以只处理非静态成员。接下来，用户可能需要具体的例子来理解这一点。例如，如果有类中包含静态成员变量，移动操作不会去处理它，因为静态成员是所有实例共享的，移动一个实例不会影响其他实例的静态成员值。

想象一个四人小组合作写一本书，书有四章。每个人都写了所有四章的草稿。All-Reduce(ZeRO-1 的方式)收集和合并 (Reduce): 四个人把他们各自写的四章草稿全部交给一个编辑。编辑把所有版本合并，形成一本包含四章最终稿的书。复印和分发 (Broadcast): 编辑把这本完整的、包含四章最终稿的书，复印四份，然后每人发一本完整的。问题: 张三只需要负责校对第一章，但他却收到了一整本书

统一计算，然后拆分: 先用self.mtp一口气计算出所有层级的隐状态[H₀...Hₖ]，然后用chunk拆分开。迭代滚动，匹配目标: 在循环中，通过不断地将labels向前滚动，巧妙地为每个MTP模块（H₁H₂, …）匹配上正确的未来目标（next_2next_3, …）。计算损失，但不立即反传: 为每个MTP模块计算出mtp_loss。梯度“嫁接”: 使用这个“自动求导函数钩子”，将mtp_l

好的，这是对您提供的论文《DAPO: An Open-Source LLM Reinforcement Learning System at Scale》的全文翻译。摘要推理扩展（Inference scaling）赋予了大型语言模型（LLM）前所未有的推理能力，而强化学习（reinforcement learning, RL）是激发复杂推理的核心技术。然而，当前最先进的推理LLM（如OpenAI

是一个训练参数,表示训练数据集的遍历次数(epoch数)1。在标准的监督学习训练中,它控制整个数据集被训练多少轮。并传入max_steps作为总训练步数” 这句话，精确地描述了McaTrainermax_steps是驱动学习率调度策略的根本参数。调度器需要这个“全局视野”来规划从开始到结束的学习率变化。和max_steps是定义训练长度的两种方式，McaTrainer会根据你的配置，将其中一个转换

好的，我们来详细梳理一下 RLVR (Reinforcement Learning from Video/Valuable Responses) 的完整训练流程，并结合你提供的代码进行深入解析。假设我们现在有一批prompt，我们的目标是训练一个 Actor 模型，让它能根据这些prompt生成高质量的response。整个过程可以分解为以下几个宏观阶段，这与promptreferencecrit