Крипто ИИ Святой Грааль: Децентрализация обучения на переднем крае исследований
В полной цепочке создания ценности ИИ обучение модели является этапом с наибольшими затратами ресурсов и наивысшими техническими барьерами, что напрямую определяет предельные возможности модели и фактическую эффективность применения. По сравнению с легковесными вызовами на этапе вывода, процесс обучения требует постоянных крупных вычислительных мощностей, сложных процессов обработки данных и поддержки высокоинтенсивных алгоритмов оптимизации, что делает его настоящей "тяжелой промышленностью" в построении ИИ-систем. С точки зрения архитектурных парадигм, методы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и децентрализация, на которой акцентируется внимание в данной статье.
Централизованное обучение является наиболее распространенным традиционным способом, осуществляемым одним учреждением в локальном высокопроизводительном кластере, где весь процесс обучения, от аппаратного обеспечения, базового программного обеспечения, системы распределения кластера до всех компонентов обучающего фреймворка, координируется единой контрольной системой. Эта глубоко согласованная архитектура позволяет осуществлять совместное использование памяти, синхронизацию градиентов и контейнер.