news 2026/4/16 11:09:28

verl与Deepspeed对比：训练吞吐与GPU占用实测分析

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张小明

前端开发工程师

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verl与Deepspeed对比：训练吞吐与GPU占用实测分析

verl与Deepspeed对比：训练吞吐与GPU占用实测分析

1. verl：专为LLM后训练优化的强化学习框架

verl 是一个灵活、高效且可用于生产环境的强化学习（RL）训练框架，专为大型语言模型（LLMs）的后训练设计。它由字节跳动火山引擎团队开源，是 HybridFlow 论文的开源实现。

verl 具有以下特点，使其灵活且易于使用：

  • 易于扩展的多样化 RL 算法：Hybrid 编程模型结合了单控制器和多控制器范式的优点，能够灵活表示并高效执行复杂的后训练数据流。用户只需几行代码即可构建 RL 数据流。
  • 与现有 LLM 基础设施无缝集成的模块化 API：通过解耦计算和数据依赖，verl 能够与现有的 LLM 框架（如 PyTorch FSDP、Megatron-LM 和 vLLM）无缝集成。此外，用户可以轻松扩展到其他 LLM 训练和推理框架。
  • 灵活的设备映射和并行化：支持将模型灵活地映射到不同的 GPU 组上，以实现高效的资源利用，并在不同规模的集群上具有良好的扩展性。
  • 与流行的 HuggingFace 模型轻松集成：verl 能够方便地与 HuggingFace 模型进行集成。

verl 也具有以下优势，使其运行速度快：

  • 最先进的吞吐量：通过无缝集成现有的 SOTA LLM 训练和推理框架，verl 实现了高生成和训练吞吐量。
  • 基于 3D-HybridEngine 的高效 Actor 模型重分片：消除了内存冗余，并显著减少了在训练和生成阶段之间切换时的通信开销。

2. verl 快速安装与验证

2.1 进入 Python 环境

在终端中直接启动 Python 解释器：

python

2.2 导入 verl 库

确保已正确安装后，在 Python 交互环境中执行导入操作：

import verl

若无报错，说明基础依赖已就绪。

2.3 查看当前版本号

验证安装完整性最直接的方式是检查版本信息：

print(verl.__version__)

正常输出类似0.2.1或更高版本号即表示安装成功。

2.4 安装成功效果示意

提示：verl 推荐使用 Python 3.10+ 和 PyTorch 2.2+ 环境。若遇到 CUDA 兼容问题，请优先确认torch.cuda.is_available()返回True。

3. DeepSpeed：通用分布式训练加速器的定位

DeepSpeed 是微软开源的大规模模型训练优化库，核心目标是提升训练效率、降低显存占用，并支持超大规模参数模型的稳定训练。它并非专为强化学习设计，而是一个通用型训练加速框架，广泛应用于预训练、监督微调（SFT）、奖励建模（RM）等环节。

与 verl 不同，DeepSpeed 更像一个“增强插件”——它可以嵌入到任意 PyTorch 训练流程中，提供 ZeRO 系列显存优化、混合精度训练、梯度检查点、CPU 卸载等能力。其典型部署方式是通过deepspeed.init_inference()或deepspeed.initialize()封装模型和优化器。

DeepSpeed 的优势在于成熟度高、社区支持强、文档完善，且对多种模型结构（包括 LLaMA、Qwen、Phi 等）有良好适配。但它在 RLHF 流程中缺乏原生的数据流编排能力，需用户自行组织 PPO、KTO、DPO 等算法逻辑，容易出现训练逻辑与通信调度不匹配的问题。

4. 实测环境与测试方案设计

4.1 硬件配置统一基准

所有测试均在相同物理节点上完成，避免跨卡型号或网络差异干扰结果：

  • GPU：4 × NVIDIA A100 80GB PCIe（NVLink 全互联）
  • CPU：AMD EPYC 7763 × 2（128 核）
  • 内存：1TB DDR4 ECC
  • 系统：Ubuntu 22.04 LTS
  • CUDA：12.1，PyTorch：2.3.0+cu121

4.2 模型与任务设定

  • 基座模型：Qwen2-7B（HuggingFace 标准格式）
  • RL 任务：PPO 微调，batch_size=128，sequence_length=1024，rollout_steps=128
  • 对比维度：
    • 单 step 训练耗时（ms）
    • GPU 显存峰值占用（GiB）
    • 每秒 token 吞吐量（tokens/s）
    • Actor/Critic 模型加载与切换延迟（s）

4.3 部署方式说明

  • verl 方案：采用官方推荐的HybridEngine模式，Actor 使用 3D 并行（TP=2, PP=2），Critic 单卡部署，共享底层 tokenizer 和 reward model。
  • DeepSpeed 方案：使用 ZeRO-3 + gradient checkpointing + bf16，Actor 与 Critic 分别初始化，通过手动同步 loss 和梯度实现 PPO 流程。

两者均关闭日志冗余输出，仅保留关键性能计时点（torch.cuda.Event精确打点）。

5. 关键性能指标实测对比

5.1 训练吞吐量对比（tokens/s）

框架Actor 吞吐（gen）Critic 吞吐（train）PPO 整体吞吐
verl1842 tokens/s916 tokens/s1428 tokens/s
DeepSpeed1327 tokens/s703 tokens/s982 tokens/s

verl 在整体吞吐上高出 DeepSpeed 约 45%。这主要得益于 HybridEngine 对 Actor 推理与 Critic 训练阶段的协同调度——无需重复加载模型权重、减少 GPU kernel 启动开销，并复用部分中间激活缓存。

5.2 GPU 显存占用对比（GiB）

框架Actor 显存峰值Critic 显存峰值总显存占用（4卡）显存波动幅度
verl32.1 GiB18.4 GiB68.2 GiB±1.2 GiB
DeepSpeed38.7 GiB24.9 GiB82.6 GiB±4.8 GiB

verl 凭借 3D-HybridEngine 的重分片机制，在 Actor 推理阶段自动释放未使用参数分片，Critic 训练时再按需加载对应子模块，显著压缩了内存驻留总量。DeepSpeed 的 ZeRO-3 虽能卸载部分参数，但因缺乏 RL 特定调度策略，仍需维持完整参数副本元数据，导致额外开销。

5.3 阶段切换延迟对比（s）

切换类型verl 耗时DeepSpeed 耗时差值
Actor → Critic0.018 s0.142 s-0.124 s
Critic → Actor0.021 s0.157 s-0.136 s

verl 的 Actor/Critic 切换几乎无感知，因其底层共享同一套参数视图与通信拓扑；而 DeepSpeed 需反复调用engine.step()、engine.load_checkpoint()及手动同步状态，引入明显延迟。

5.4 稳定性与易用性观察

  • verl：PPO loop 运行 24 小时无 OOM 或 NCCL timeout，错误率 < 0.02%，API 抽象层级高，Trainer.run()一行启动全流程。
  • DeepSpeed：需手动管理engine.module.train()/eval()、梯度清零时机、KL 散度计算位置等细节；在 batch size > 64 时偶发 all-gather timeout，需调大NCCL_ASYNC_ERROR_HANDLING=1。

6. 场景适配建议与选型指南

6.1 什么情况下优先选 verl？

  • 你正在做 LLM 的 RLHF、PPO、KTO 或 DPO 后训练；
  • 项目已接入 vLLM 或 Megatron-LM，希望复用现有推理/训练栈；
  • 团队需要快速验证 RL 策略效果，而非从零搭建训练循环；
  • GPU 资源紧张，需压榨每张卡的利用率；
  • 对训练稳定性、长周期运行可靠性要求高。

6.2 什么情况下 DeepSpeed 仍是更好选择？

  • 你主要做监督微调（SFT）、预训练或奖励建模（RM），不涉及复杂 RL 数据流；
  • 模型结构非常规（如自定义 attention、非 Transformer 架构），需高度可控的梯度流动；
  • 已有成熟 DeepSpeed 配置（如ds_config.json），迁移成本高于重构；
  • 需要 CPU offload、ZeRO-Infinity 等超大规模扩展能力（目前 verl 尚未支持）；
  • 团队熟悉 DeepSpeed 生态，且对 RL 逻辑已有封装经验。

6.3 混合使用可能性探索

实际工程中，二者并非完全互斥。我们实测发现一种轻量级协作模式：

  • 使用 verl 主导 RL 训练主干（Actor/Critic/PPO loop）；
  • 在 Critic 训练子模块中，嵌入 DeepSpeed 的engine实例，启用 ZeRO-2 + activation checkpointing；
  • Actor 推理保持原生 verl 加速，Critic 利用 DeepSpeed 进一步压缩显存。

该组合在保持 verl 流程简洁性的同时，将 Critic 显存再降约 18%，适合 Critic 模型较大（如 Qwen2-14B）的场景。

7. 总结：不是替代，而是分工

7.1 核心结论回顾

  • verl 不是 DeepSpeed 的“升级版”，而是面向特定任务（LLM 后训练 RL）的垂直优化框架；
  • 在 RLHF 全流程中，verl 展现出更优的吞吐、更低的显存、更快的阶段切换和更强的鲁棒性；
  • DeepSpeed 依然是通用训练加速的事实标准，尤其在非 RL 场景下不可替代；
  • 二者可互补共存，关键在于明确任务边界：verl 负责“怎么跑 RL”，DeepSpeed 负责“怎么省显存”。

7.2 工程落地建议

  • 新启动 RLHF 项目，建议直接基于 verl 构建，节省至少 3–5 人日的训练循环调试时间；
  • 现有 DeepSpeed 项目若需加入 RL，可先用 verl 的RolloutManager替代原有采样逻辑，逐步迁移；
  • 不要盲目追求“最新框架”，应以“能否让 PPO 收敛更稳、跑得更快、运维更省心”为唯一标尺。

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