AI-тренування нової парадигми: Децентралізація тренування на передовій дослідження
У повній ціннісній ланці ШІ тренування моделей є етапом з найбільшими витратами ресурсів і найвищими технологічними бар'єрами, що безпосередньо визначає межу можливостей моделі та ефективність застосування. У порівнянні зі стадією інференції, яка є легковаговою, процес тренування вимагає постійних великих обсягів обчислювальної потужності, складних процесів обробки даних і підтримки інтенсивних алгоритмів оптимізації, що робить його справжньою "важкою промисловістю" системи ШІ. З точки зору архітектурних парадигм способи тренування можна розділити на чотири категорії: централізоване тренування, розподілене тренування, федеративне навчання та децентралізоване тренування, яке є основною темою цієї статті.
Централізоване навчання є найпоширенішим традиційним способом, який виконується єдиним агентом у локальному високопродуктивному кластері, де весь процес навчання, від апаратного забезпечення, базового програмного забезпечення, системи планування кластеру до всіх компонентів навчальної структури, координується єдиною системою управління. Така глибока співпраця архітектури забезпечує ефективність спільного використання пам'яті, синхронізації градієнтів та механізмів відмовостійкості.