O Santo Graal da Crypto AI: Exploração na vanguarda do treinamento Descentralização
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 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, fluxos de processamento 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 descentralizado, que é o foco deste artigo.
O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única entidade em um cluster local de alto desempenho, 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 colaboração profunda permite o compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e contêiner.