DeepSeek-V4 Flash 强化学习训练登陆 AMD Instinct MI355X GPU，由 Miles 框架支持
DeepSeek-V4 Flash 的强化学习训练已在 AMD Instinct MI355X GPU 上通过 Miles 框架成功运行，解决了三大技术挑战，验证了性能提升。
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核心信息
DeepSeek-V4 Flash 的强化学习训练已在 AMD Instinct MI355X GPU 上通过 Miles 框架成功运行，解决了三大技术挑战，验证了性能提升。
- DeepSeek-V4 Flash 的强化学习训练已在 AMD Instinct MI355X GPU 上通过 Miles 框架成功运行，解决了三大技术挑战，验证了性能提升。
- 原贴提到：DeepSeek-V4 Flash 的强化学习训练现已在 AMD Instinct MI355X GPU 上通过 Miles 框架获得支持，基于
- 来源：lmsys.org
详细解读
这是什么信号？ DeepSeek 正在将强化学习训练迁移到 AMD 硬件平台，这意味着 AI 大模型训练不再局限于 NVIDIA GPU。2840 亿参数的 MoE 模型在 AMD MI355X 上成功运行，表明异构计算生态正在成熟。
为什么重要？ 一是打破 NVIDIA 垄断，降低算力成本；二是验证了 Miles 框架在多节点并行和混合工具链（SGLang、Megatron）中的兼容性；三是解决了模型对齐、量化更新等工程难题，为大规模 RL 训练提供了可复现的实践路径。
对谁有价值？ AI 基础设施团队可参考此方案搭建 AMD 集群；大模型研发企业可降低对特定硬件依赖；芯片厂商可从生态合作中获益。
可以怎么行动？ 评估自身训练负载对 ROCm 的适配性；关注 Miles 框架的优化进展；在小规模集群上复现验证，积累稳定性经验。
风险或限制： 当前仅完成 4 节点验证，更大规模（百卡/千卡）的扩展性和性能尚待测试；AMD 软件生态成熟度仍低于 CUDA；模型对齐和量化更新的长期稳定性需更多训练步数验证。
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