清华大学与月之暗面联合研发的 Seer 系统，通过“分段 Rollout”、“上下文感知调度”和“群体投机解码”三大核心技术，彻底解决了强化学习（RL）训练中 Rollout 阶段的长尾延迟和内存瓶颈问题。该系统吞吐量飙升 97%，长尾延迟降低 93%，实现了算法零失真下的系统级性能革命，将 AI 训练效率推向新高度。
“开挂”系统横空出世：AI 训练界的“高铁”来了！
做 AI 训练的“炼丹师”们，你们的痛我更懂！最怕的也是“卡顿”——具体来说，就是强化学习（RL）训练里那个“究极拖延症”——“Rollout”阶段。这个阶段慢得能让人“抓狂”，它就像是一场漫长的“剧本杀”，大模型得一帧一帧地“现场编故事”，编着编着，GPU 的内存就“嘭”地炸了，长尾请求赖着不走，训练工程师熬夜熬到秃头，比直播间守 0 点还惨。
清华园里那群“卷王”和月之暗面那帮“赛博炼丹师”连夜憋出的“黑科技”——“Seer”系统！它的任务非常明确：专治大模型 RL 训练里的“究极拖延症”Rollout，目标是把这个最拖后腿的阶段，直接“开挂”！
这效果有多炸裂呢？吞吐量直接“飙涨”百分之九十七，最拖沓的“长尾延迟”直接“砍掉”百分之九十三！用大白话翻译一下：以前需要 10 个小时才能干完的活，现在 30 分钟给你整利索！
GPU 直接喊“我还没出力呢你就倒下了”，就离谱！这哪里是提速啊，这是直接把 AI 训练卷成“高铁”！
Rollout “拖延症”的病根在哪？
先给刚进来的“小可爱”们科普一下，这个让无数 AI 工程师“痛不欲生”的 Rollout 到底是个啥？
你可以把强化学习（RL）想象成一场“超级主播 PK 大赛”。咱们的模型就是“主播”，给模型的“指令”（Prompt）就是直播间的“弹幕”。而这个 Rollout，就是主播现场根据弹幕的反馈，“即兴编故事”或者“进行连锁反应”的环节。主播得不停地思考、输出、再思考、再输出，才能把故事编得又长又精彩，最终 PK 赢过对手。
可问题就出在这个“编故事”环节上！为了让模型学会更复杂的逻辑和推理，这个“故事”必须得长，动辄就是几万个 Token 的“链式思考”。每多想一步，模型就得在 GPU 内存里“留一个座儿”，这个“座儿”就是 KVCache（Key-Value Cache）。几万个 Token 一跑，GPU 内存就像吹气球一样，“嘭”地一声就“炸给你看”！
而且，在同一个批次（Batch）里，有的请求一下子就编完了故事（短请求），有的请求却像个“老赖”一样，赖着不走，非要写上几千几万个 Token（长尾请求）。短请求早就跑完了，可 GPU 资源却被这些“慢悠悠”的长尾请求给霸占着，只能“空等”！
据统计，在这个阶段，训练工程师有百分之八十的时间都耗在了“等”上面，比拼兮兮拼一刀还惨！“Seer”团队这次是彻底“拍桌子”了：“不伺候了！我们直接上黑科技，从根源上解决这个‘究极拖延症’！”
“学霸天团”阵容曝光：清华+月之暗面，强强联手！
这么炸裂的系统，它的“幕后推手”必须得扒一扒！这波合作，简直就是“学霸天团”下凡捶打工业界，阵容豪华到让人“瑟瑟发抖”。
首先，通讯作者是重量级人物——“张明星”，清华大学计算机系的副教授。这位大佬当年在 ACM 世界总决赛上，跟打“王者荣耀”一样，轻松拿了个“金牌”！他的学术背景和技术实力，那是经过世界顶级赛事认证的。
接着看第一作者——“秦若瑜”，这位更是“顶流”！他是月之暗面（Moonshot）的核心架构师，可以说是 Kimi 聊天机器人背后，那个把 KVCache 玩成“乐高积木”的男人！他的工作直接决定了 Kimi 在处理长文本时的丝滑体验。把 KVCache 玩得这么溜的人，来解决 Rollout 中的内存和延迟问题，简直就是“专业对口”，降维打击！
剩下的几位合作者（Coauthor）也是一个比一个“能打”，不是清华的博士后就是开源社区的“万星大佬”，随便拎一个出来都能写进简历当“核武器”！这波清华大学和月之暗面的“学霸天团”强强联手，把最前沿的学术理论和最顶级的工业实践完美融合，目标只有一个：把 AI 训练的效率天花板，再往上抬一抬！就问你怕不怕！
Seer 的“核心三板斧”：专治各种不服！
那么问题来了，这个“Seer”系统到底是怎么做到的？它没有去改模型算法，而是纯靠“系统优化”就实现了如此“逆天”的性能提升！核心秘密武器，总结起来就是“核心三招”：招招致命，专治各种不服！
第一招：“分段 Rollout”（Divided Rollout）
还记得我们说的 Rollout 像一个漫长的“剧本杀”吗？以前的做法是，把所有请求（Prompt 组）像一个“大礼包”一样塞给 GPU，让它一口气全部跑完。一旦其中一个请求是“长尾”，整个批次都得等它！内存占用更是一路狂飙，动不动就“爆”。
“Seer”的做法是：把原本“一整团”的 Prompt 组，先拆分成“单人单座”的小请求，然后再把每个长请求切成 8K Token 一节的“小综艺”！这个 8K Token 是个“魔法数字”，它能很好地匹配主流 GPU 的内存和计算特性。每跑完一节“小综艺”，请求就回到后台“喝口水”（释放一部分临时的 KVCache），再继续跑下一节。
这样一来，GPU 内存占用就“稳如老狗”！它不再需要为几万个 Token 的 KVCache 一次性预留空间，极大地缓解了内存爆炸的问题，让 GPU 可以持续不断地接收新的请求，吞吐量自然就上去了！
第二招：“上下文感知调度”（Context-Aware Scheduling）
“长尾请求”之所以是“拖延症”，是因为它总是“隐藏”在批次里，让调度器很难提前发现。
“Seer”引入了一个“探路小弟”（上下文感知机制）。在真正开始 Rollout 之前，系统会先派出这个“探路小弟”，把同组请求的答案长度“摸个底”！谁的“故事”长，谁需要更多的计算资源，提前就知道了。
摸完底后，系统就“排兵布阵”，采用“最长先跑”（Longest-First）的调度策略！这个策略看似反直觉，但效果“惊人”。它把那些“磨磨蹭蹭”的长尾请求提前揪出来，优先分配资源让它们跑起来。这样，长尾请求就再也别想“摸鱼”了，它们被集中处理，一旦完成，就能迅速释放大量的 KVCache 资源，大大减少了短请求“苦等”的时间，把长尾延迟直接“腰斩”！
第三招：“群体投机解码”（Group Speculative Decoding）
Rollout 的本质是“串行”的，模型每输出一个 Token，都得等它“落锤”才能进行下一个 Token 的预测，效率非常低。
“Seer”引入了“群体投机解码”，这个“黑科技”堪称“神来之笔”！它把同组兄弟们已经写好的“台词”拿过来当“提词器”！GPU 不再一个一个猜 Token，而是一口气“猜”十几个 Token！如果猜对了，那就直接“跳过”中间的串行计算，效率直接“狂飙”！如果猜错了，也没关系，退回去一个 Token 再重新猜。
这种机制，就像直播间弹幕抽奖，主播可以提前知道一些“热梗”和“高频词汇”，猜中率直接“狂飙”！实验数据显示，猜中率从传统的 1.7 跳到了 2.8！这个提速效果，比直播间的“嘴替”都没它快！
伪代码揭秘：看懂的去评论区打“卷”！
口说无凭，上代码！下面就是“Seer”系统“分段 Rollout 调度器”的核心伪代码，姐妹们收好，回家让男朋友照着写，写不出来就让他去面壁思过！
# 伪代码：Seer DividedRolloutScheduler
def schedule(request_group):
chunks = split_to_8k_chunks(request_group)
for chk in chunks:
chk.kv_cache = global_pool.preload(chk)
instance = least_loaded_instance()
instance.submit(chk)
if chk.eos or chk.max_tokens <= 0:
release(chk.kv_cache)
这段伪代码清晰地展现了“分段”的艺术。它把请求组切成 8K 大小的块（Chunk），然后从全局缓存池中“预加载” KVCache，把块提交给负载最低的 GPU 实例。一旦这个块完成（到达句尾或达到最大 Token 数），就立即释放 KVCache，不给内存任何“卡顿”的机会！看懂的去评论区打“卷”，看不懂的也去打“卷”，咱们先把“卷”的氛围搞起来！
⚔️ “同步” vs “异步”：拒绝“货不对板”！
有人要“杠”了：“异步 Rollout 不是早就有了吗？你这 Seer 是不是换汤不换药？”
兄弟们，听我一句劝，异步（Asynchronous）就像是“录播”！录播观众看得是“爽”，画面是流畅，但它获取的数据是“旧的”，模型训练成绩算不到“实时榜单”上，训练曲线就会“跳来跳去”，不稳定！这对对数据新鲜度要求极高的强化学习（RL）训练来说，简直就是“灾难”！模型学到的东西可能是“滞后”的，最终效果就会“货不对板”！
“Seer”系统坚持“同步直播流”！它在底层系统优化上下功夫，保证了数据的新鲜度是百分之百！训练曲线“稳得一批”，不会出现那种“跳舞”的情况，拒绝“货不对板”！
为了验证效果，“学霸天团”直接拉出了一支“银河战舰”进行实验！跑在了 32 个节点、256 张 H800 GPU 的超豪华集群上！测试的模型更是业界“顶流”：月之暗面的 Moonlight、阿里系的 Qwen2-VL-72B、以及 Kimi-K2 等三大主力模型轮番上阵！结果简直是“炸裂”：平均吞吐量提升了百分之八十五！长尾时间直接“腰斩再腰斩”！GPU 风扇都来不及转热，训练的同学就能准时下班！这效率，让所有的“炼丹师”都“眼红”！
细节炸裂：KVCache 也能“云盘”化？
“Seer”的强大，不止在于它的“核心三板斧”，更在于那些“细节炸裂”的巧思！
它搞了一个“全局 KVCache 池”，这个池子是“DRAM+SSD”两层架构。你可以把它想象成把 GPU 的显存“搬到了云盘”！这个设计太绝了！在传统的训练中，如果一个请求想要“跳槽”到另外一个空闲的 GPU 卡上，它必须把自己庞大的 KVCache 也“拖家带口”地搬过去，这个过程慢得要死，有时候甚至需要“重算”Prefill！
有了这个“全局池”，KVCache 就可以“一秒迁移”！请求想去哪儿，数据跟着就过去了，而且是“共享”的！“Prefill 重算”？不存在的！这样就极大地提高了 GPU 资源的利用率，让算力像“水流”一样，可以自由地流向最需要它的地方。
再配合“群体投机解码”里的“压缩后缀树”技术，同组的 Token 就像是“热梗素材”一样，被系统快速索引和复用，猜词成功率从 1.7 飙升到 2.8！这种效率，让传统解码望尘莫及！而且，系统还会根据当前的批次大小（Batch Size）自动调节“草稿长度”（Draft Length），人多的时候（Batch 大）就“少猜点”，保证稳定；人少的时候（Batch 小）就“猛猜”，追求极致速度！这种“社牛属性”拉满的设计，像极了主播看在线人数来决定“抽奖力度”，把系统调度玩成了“艺术”！
✅ 稳健性保障：性能提升，算法“零失真”！
有人担心，系统改动这么花哨，会不会“翻车”？会不会引入新的 Bug，导致训练结果不稳定？
“Seer”团队早就把“可复现性”（Reproducibility）这个大前提给“焊死”了！他们深知，对于科学研究和工业应用来说，稳定性和可靠性是底线。
“Seer”的全局调度器每一步操作都写“Log”，详细记录所有的过程；随机种子锁得比主播的“房管”还严，保证了每次实验的输入都是一致的。最重要的是，他们把训练的 Loss 曲线跟传统的基线（Baseline）“逐点重合”！也就是说，所有性能的提升，都是纯靠“系统优化”带来的，算法“零失真”！发论文跑实验两不误，老板再也不怕 Reviewer 拍桌子问“你们是不是偷了异步的鸡”！这种“硬核”的保障，让工业界可以放心大胆地接入！
工业界已偷偷开“卷”：Seer 一响，黄金万两！
这个“Seer”系统的出现，已经在工业界引发了巨大的震动！
据小道消息，某头部大厂已经“偷偷摸摸”地在内部灰度接入“Seer”的核心模块。这个大厂原本为了提升 Rollout 效率，正准备向上申请“扩充百分之四十的 GPU 预算”！结果“Seer”一上，效率直接拉满，原本要买新卡的预算直接“原地省钱”！省下的 GPU 卡转头就去训练更大、更强的模型了！同事们现在都笑称：“Seer 一响，黄金万两！”这省下来的可不是小钱，而是动辄上亿的算力成本啊！
更让大家激动的是，“开源社区”也在“嗷嗷待哺”！月之暗面已经透露，他们正在考虑开放“Seer”的核心模块，让这个清华级的“黑科技”能够“普惠”到更多的 AI 开发者和公司！等到核心模块一开源，到时候人人都能“白嫖”到这种顶级的系统优化技术，整个 AI 训练的效率都会被推上一个全新的台阶！
总结：AI 训练，拼的是初心！
最后，给兄弟姐妹们熬一碗“鸡汤”！“Seer”系统用它的实力告诉我们一个道理：再长的“长尾”也怕“分段”，再“卷”的赛道也怕“动脑”！