O Santo Graal da Crypto AI: Exploração na vanguarda do treinamento descentralizado
Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa que consome mais recursos e apresenta a maior barreira técnica, determinando diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito de aplicação real. Em comparação com a chamada leve da fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo de grande escala em poder computacional, processos de tratamento de dados complexos e suporte de algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" na construção de sistemas de IA. Do ponto de vista do paradigma de arquitetura, os métodos de treinamento podem ser divididos em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e o treinamento de descentralização que será discutido neste artigo.
O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única instituição em um cluster de alto desempenho local, onde todo o processo de treinamento, desde o hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster até todos os componentes do framework de treinamento, é coordenado por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda colaboração permite o compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e capacidade.