Cawan Suci Crypto AI: Eksplorasi Perbatasan Pelatihan Desentralisasi
Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap dengan konsumsi sumber daya terbesar dan ambang teknologi tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efek aplikasi nyata. Jika dibandingkan dengan pemanggilan ringan pada tahap inferensi, proses pelatihan memerlukan investasi daya komputasi besar-besaran secara terus-menerus, proses pengolahan data yang kompleks, dan dukungan algoritma optimasi yang tinggi, merupakan "industri berat" sejati dalam pembangunan sistem AI. Dari sudut pandang paradigma arsitektur, metode pelatihan dapat dibagi menjadi empat kategori: pelatihan terpusat, pelatihan terdistribusi, pembelajaran federasi, dan pelatihan desentralisasi yang menjadi fokus pembahasan dalam artikel ini.
Pelatihan terpusat adalah cara tradisional yang paling umum, di mana seluruh proses pelatihan dilakukan oleh satu lembaga dalam cluster berkinerja tinggi lokal, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan cluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan oleh sistem kontrol yang seragam. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan konten.