O Santo Graal do Crypto AI: Exploração de ponta no treinamento descentralizado
Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa que consome mais recursos e tem a maior barreira técnica, decidindo diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito da aplicação real. Em comparação com a chamada leve da fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo em poder computacional em larga escala, um fluxo de processamento de dados complexo e suporte a 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 descentralizado, que é o foco deste artigo.
O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única entidade em um cluster de alto desempenho local, completando todo o processo de treinamento, desde o hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster, até todos os componentes do framework de treinamento, todos coordenados por um sistema de controle unificado. Esta arquitetura de profunda colaboração permite o compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e a descentralização.