news 2026/4/16 17:21:31

看完就想试：我在P40上成功运行verl的真实过程

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张小明

前端开发工程师

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看完就想试：我在P40上成功运行verl的真实过程

看完就想试：我在P40上成功运行verl的真实过程

1. 为什么是P40？一个老硬件的倔强尝试

说实话，当我决定在一块2016年的Tesla P40上跑通verl这个强化学习框架时，身边不少朋友都觉得我“疯了”。毕竟这卡连FP16都不支持，显存也只有24GB，在如今动辄A100、H100的时代，它就像一台还在用机械硬盘的老电脑。

但我想试试。不是为了炫技，而是想验证一件事：哪怕没有顶级算力，普通开发者也能接触并理解前沿的LLM后训练技术。而verl，作为字节跳动火山引擎开源的、基于HybridFlow论文实现的RL训练框架，恰好是一个理想的切入点。

它的设计目标是“灵活、高效、可生产”，支持与vLLM、Megatron-LM等主流框架集成，理论上具备良好的适配性。于是，我抱着“能跑一步是一步”的心态开始了这场“老爷车拉火箭”的实验。

最终结果出乎意料——虽然没能完整跑完一轮训练，但我确实让verl在P40上启动了PPo流程，并走通了前9个step。整个过程踩坑无数，但也收获满满。如果你也有一块老GPU，或者正被环境配置折磨得焦头烂额，这篇真实记录或许能帮你少走几天弯路。

2. verl是什么？不只是另一个RL框架

2.1 核心定位：为大模型后训练而生

verl不是一个通用的强化学习库（比如Stable-Baselines3那种），它是专门为大型语言模型（LLMs）的后训练阶段设计的高性能RL训练框架。你可以把它看作是PPO、DPO等算法在分布式场景下的“工业级封装”。

它由字节跳动火山引擎团队开源，是其发表在ICML上的HybridFlow论文的官方实现。核心目标是解决传统RLHF中数据流复杂、系统耦合度高、扩展性差的问题。

2.2 关键特性一览

特性说明
Hybrid编程模型结合单控制器与多控制器优点，灵活构建复杂的RL数据流，用户只需几行代码即可定制流程
模块化API设计解耦计算与数据依赖，无缝对接PyTorch FSDP、Megatron-LM、vLLM等主流框架
设备映射灵活支持将Actor、Critic、Ref模型分别部署到不同GPU组，提升资源利用率
HuggingFace友好能直接加载HF格式模型，降低使用门槛
3D-HybridEngine加速实现Actor模型重分片，减少训练/推理切换时的通信开销，提升吞吐

最吸引我的一点是：它不强制绑定特定推理后端。你可以选择vLLM做rollout，也可以用SGLang，甚至自定义。这种开放架构让我觉得它更像一个“可组装的工具箱”，而不是黑盒系统。

3. 环境搭建：从零开始的血泪史

3.1 为什么不能直接用Docker？

官方文档推荐使用Docker镜像快速部署，但在国内网络环境下，匿名拉取容易触发Docker Hub限流，报unauthorized: authentication required错误。多次重试无效后，我果断放弃，转为手动配置本地环境。

3.2 Tesla P40的硬性限制

P40基于Pascal架构（Compute Capability 6.1），这意味着：

  • ✅ 支持 FP32 和 FP64
  • ❌ 不支持 FP16
  • ❌ 不支持 BFLOAT16
  • ❌ 没有Tensor Core
  • ❌ 共享内存上限为49152 bytes（48KB）

这些限制直接影响后续能否运行现代Transformer优化技术（如FlashAttention-2）。

3.3 成功配置清单（Ubuntu 20.04 + Python 3.10）

以下是我在P40上验证成功的环境配置顺序，请务必严格遵循：

安装顺序组件版本安装方式
1CUDA11.8使用runfile手动安装至/usr/local/cuda-11.8
2cuDNN8.9.7 for CUDA 11.x手动解压并复制到CUDA目录
3Python3.10创建conda虚拟环境verl-env
4PyTorch2.6.0+cu118pip安装官方预编译版本
5Apex最新master分支源码编译安装
6verlgit clone最新版本地开发模式安装
CUDA安装命令：
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run --toolkit --installpath=/usr/local/cuda-11.8
cuDNN安装脚本：
sudo mkdir -p /usr/local/cudnn-8.9.7-cuda11 sudo tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz \ --strip-components=1 -C /usr/local/cudnn-8.9.7-cuda11 sudo cp -lP /usr/local/cudnn-8.9.7-cuda11/lib/* /usr/local/cuda-11.8/lib64/ sudo cp -lP /usr/local/cudnn-8.9.7-cuda11/include/* /usr/local/cuda-11.8/include/
Python环境创建：
conda create -n verl-env python=3.10 -y conda activate verl-env
PyTorch安装：
pip install torch==2.6.0+cu118 torchvision==0.21.0+cu118 torchaudio==2.6.0+cu118 \ --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
Apex安装：
git clone https://github.com/NVIDIA/apex.git cd apex MAX_JOB=32 pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir \ --no-build-isolation --config-settings "--build-option=--cpp_ext" \ --config-settings "--build-option=--cuda_ext" ./
verl安装：
git clone https://github.com/volcengine/verl.git cd verl bash scripts/install_vllm_sglang_mcore.sh # 安装依赖框架 pip install --no-deps -e .

重要提示：所有组件必须匹配CUDA 11.8，否则会出现兼容性问题。尤其是PyTorch版本，不要盲目升级。

4. 运行整改：为了让P40“活下去”

4.1 模型选择：只敢碰0.5B的小模型

原计划尝试Qwen-7B级别的模型，但很快意识到P40的24G显存根本扛不住。最终选定Qwen2.5-0.5B-Instruct作为Actor和Critic模型，配合GSM8K数学推理数据集进行测试。

4.2 必须做的两项硬编码修改

由于P40硬件限制，以下两个关键参数无法通过CLI配置，必须修改源码：

（1）禁用BF16支持

在verl工程中全局搜索"Bfloat16"（注意带引号），替换为"float32"。

原因：P40的CC=6.1不支持BF16运算，PyTorch会直接报错：

ValueError: Bfloat16 is only supported on GPUs with compute capability of at least 8.0.
（2）关闭FlashAttention-2

全局搜索"flash_attention_2"，替换为"eager"。

原因：FlashAttention-2依赖SM≥8.0的Tensor Core和更大共享内存（>80KB），而P40仅提供48KB，导致Triton kernel编译失败：

OutOfResources: shared memory, Required: 81920, Hardware limit: 49152

⚠️ 注意：这两处替换一定要带上双引号，避免误改其他字段。

4.3 数据准备：从HuggingFace到verl格式

下载GSM8K数据集：
hf download openai/gsm8k --local-dir gsm8k_disk
转换arrow为parquet：
from datasets import load_from_disk ds = load_from_disk("gsm8k_disk") ds["train"].to_parquet("train.parquet") ds["test"].to_parquet("test.parquet")
转换为verl RL格式：

修改verl/examples/data_preprocess/gsm8k.py中的路径：

data_source = "train.parquet" local_dir = "$HOME/tony/data/gsm8k/fmt_rl"

然后运行脚本完成格式转换。

4.4 可运行的训练脚本（P40适配版）

经过反复调试，终于得到一份能在P40上启动的最小可行配置：

export HYDRA_FULL_ERROR=1 export VLLM_DTYPE=float32 export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128 PYTHONUNBUFFERED=1 TRITON_MAX_SHARED_MEMORY=49152 python3 -m verl.trainer.main_ppo \ data.train_files=$HOME/tony/data/gsm8k/fmt_rl/train.parquet \ data.val_files=$HOME/tony/data/gsm8k/fmt_rl/test.parquet \ data.train_batch_size=1 \ data.max_prompt_length=256 \ data.max_response_length=256 \ actor_rollout_ref.model.path=$HOME/tony/workspace/verl/models/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct \ actor_rollout_ref.actor.optim.lr=1e-6 \ actor_rollout_ref.actor.ppo_mini_batch_size=1 \ actor_rollout_ref.actor.ppo_micro_batch_size_per_gpu=1 \ actor_rollout_ref.rollout.name=vllm \ actor_rollout_ref.rollout.log_prob_micro_batch_size_per_gpu=1 \ actor_rollout_ref.rollout.tensor_model_parallel_size=1 \ actor_rollout_ref.rollout.gpu_memory_utilization=0.3 \ actor_rollout_ref.rollout.max_num_batched_tokens=512 \ ++actor_rollout_ref.rollout.enable_chunked_prefill=false \ ++actor_rollout_ref.fsdp_config.cpu_offload=true \ ++actor_rollout_ref.fsdp_config.offload_params=true \ actor_rollout_ref.rollout.max_num_seqs=1 \ actor_rollout_ref.ref.log_prob_micro_batch_size_per_gpu=1 \ critic.optim.lr=1e-5 \ critic.model.path=$HOME/tony/workspace/verl/models/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct \ critic.ppo_micro_batch_size_per_gpu=1 \ algorithm.kl_ctrl.kl_coef=0.001 \ trainer.logger=console \ trainer.val_before_train=False \ trainer.n_gpus_per_node=1 \ trainer.nnodes=1 \ trainer.save_freq=10 \ trainer.test_freq=10 \ trainer.total_epochs=2 2>&1 | tee verl_demo.log
关键参数解释：
参数设置值原因
VLLM_DTYPE=float32float32避免vLLM内部尝试使用FP16/BF16
TRITON_MAX_SHARED_MEMORY=4915249152匹配P40硬件限制
gpu_memory_utilization=0.30.3极低利用率以防OOM
max_num_batched_tokens=512512≥ prompt + response长度
cpu_offload=truetrue将部分参数卸载到CPU节省显存

5. 报错回顾与解决方案汇总

5.1 CUDA 12不兼容

  • 现象：RuntimeError提示“no kernel image is available for execution on the device”
  • 根源：P40最高仅支持CUDA 11.x，CUDA 12已不再包含对CC=6.1的支持
  • 解决：降级至CUDA 11.8，并确保PyTorch、cuDNN均匹配该版本

5.2 BF16不支持

  • 现象：ValueError指出BF16需要CC≥8.0
  • 根源：P40无BF16硬件单元
  • 解决：源码级替换"Bfloat16"→"float32"

5.3 显存溢出情况一：Triton共享内存超限

  • 现象：OutOfResources: shared memory, Required: 81920, Hardware limit: 49152
  • 根源：FlashAttention-2 kernel请求80KB共享内存，超出P40的48KB上限
  • 解决：源码替换"flash_attention_2"→"eager"

5.4 显存溢出情况二：仍出现共享内存不足

  • 现象：即使关闭FlashAttention，仍有类似错误
  • 根源：某些Triton kernel仍可能申请较多共享内存
  • 解决：设置环境变量TRITON_MAX_SHARED_MEMORY=49152强制限制

5.5 显存溢出情况三：训练中途崩溃（未完全解决）

  • 现象：训练能启动，但通常在第8-9步时报出相同共享内存错误

  • 日志片段：

    step:9 - ... Training Progress: 0%| | 9/14946 [00:59<27:13:40, 6.56s/it] raise OutOfResources(self.metadata.shared, max_shared, "shared memory")

  • 分析：

    • 并非显存不足（nvidia-smi显示显存占用稳定）
    • 很可能是某个动态shape的kernel在后期触发了大block size需求
    • 当前verl/vLLM未提供细粒度控制block size的接口

  • 尝试过的方案：

    • 进一步降低max_num_batched_tokens
    • 启用cpu_offload
    • 减小max_prompt_length和max_response_length
    • 设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128

  • 现状：尚未找到稳定复现后的根本解法。个人判断是模型规模与硬件能力之间存在本质鸿沟，P40可能真的不适合运行这类现代RLHF框架。

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