El santo grial de Crypto AI: exploración de vanguardia del entrenamiento descentralizado
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y tiene la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de la aplicación real. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cálculo, procesos de manejo de datos complejos y soporte de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de Descentralización que se discute en este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completando todo el proceso de entrenamiento dentro de un clúster de alto rendimiento local por una única institución, desde el hardware, el software subyacente, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, todos coordinados para funcionar por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite el uso compartido de memoria, la sincronización de gradientes y la contención.