Святий Грааль Crypto AI: Децентралізація тренування на передньому краї досліджень
У всьому вартісному ланцюгу AI, навчання моделей є етапом з найбільшими витратами ресурсів і найбільшими технічними бар'єрами, що безпосередньо визначає верхню межу можливостей моделі та фактичну ефективність застосування. На відміну від легких запитів на етапі висновку, процес навчання вимагає постійного значного вкладення обчислювальних потужностей, складних процесів обробки даних і підтримки високоефективних 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 децентралізоване навчання, яке є основною темою цієї статті.
Централізоване навчання є найпоширенішим традиційним способом, який виконується єдиним органом у локальному високопродуктивному кластері, де весь процес навчання, від апаратного забезпечення, базового програмного забезпечення, системи планування кластерів до всіх компонентів навчальної структури, координується єдиною контрольованою системою. Така архітектура глибокої співпраці забезпечує спільний доступ до пам'яті, синхронізацію градієнтів та