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LlamaRL 强化学习框架，基于 PyTorch 构建全异步分布式架构，通过独立执行器并行处理生成、训练和评分任务，并整合 DDMA 和 NVLink 技术实现高效数据传输

 框架在 4050 亿参数模型中，将强化学习步骤耗时从 635.8 秒缩减至 59.5 秒，效率提升 10.7 倍，80 亿、700 亿参数模型训练时间分别缩短至 8.90 秒、20.67 秒。其突破内存瓶颈与 GPU 利用率难题

参考：

[2505.24034] LlamaRL: A Distributed Asynchronous Reinforcement Learning Framework for Efficient Large-scale LLM Training