在 Amazon EKS 上借助 EFA 和 DeepEP 扩展 MoE 强化学习，吞吐量提升 40%

AWS 提出结合 Amazon EKS、EFA 与 DeepEP 的架构方案，针对 MoE 模型的 RLHF 和 GRPO 大规模强化学习后训练进行优化，实现训练吞吐量提升 40%。该方案解决了 Rollout 推理生成与策略训练之间的异构资源协同难题，并利用 DeepEP 优化专家并行（EP）在 EFA 上的跨节点动态 all-to-all 通信瓶颈。