Святий Грааль Crypto AI: Децентралізація тренування на передовій
У повній вартісній ланцюгу AI моделювання навчання є найбільш ресурсозатратним і з найвищими технічними бар'єрами етапом, який безпосередньо визначає верхню межу можливостей моделі та фактичну ефективність застосування. У порівнянні зі стадією інференції, яка є легковісною, процес навчання вимагає постійних великих обсягів обчислювальної потужності, складних процесів обробки даних та підтримки інтенсивних алгоритмів оптимізації, що робить його справжньою "важкою промисловістю" системи AI. З точки зору архітектурних парадигм, способи навчання можна розділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізація, яку обговорюється в цій статті.
Централізоване навчання є найбільш поширеним традиційним способом, який виконується єдиним органом у локальному високопродуктивному кластері, де весь процес навчання, від апаратного забезпечення, базового програмного забезпечення, системи управління кластерами до всіх компонентів навчальної рамки, координується єдиною системою управління. Така глибока співпраця архітектури забезпечує спільний доступ до пам'яті, синхронізацію градієнтів і контекст.