동일한 GPU 예산으로 최대 5배 빠른 RL 학습 단계 달성

요약

내부 자동 튜너를 활용하여 전체 RL 루프(학습, 추론, 환경 실행) 최적화 결과를 발표했습니다. NVIDIA B300 GPU에서 수학 및 에이전트 코딩 워크로드 테스트 결과, 단계별 속도가 최대 4.93배 빨라졌으며 중앙값 가속도는 약 3.5배에 달합니다.

핵심 포인트

• 자동 튜너가 RL 루프 전체를 최적화하여 성능을 개선함.
• NVIDIA B300 GPU에서 수학 및 에이전트 코딩 워크로드 테스트 진행.
• 단계별 속도는 최대 4.93배까지 빨라졌으며 중앙값 가속도는 약 3.5배.
• 추론 엔진 개선 이득은 샌드박스 실행(Sandbox execution)에 흡수됨.