Le Saint Graal de Crypto AI : Exploration à la pointe de l'entraînement décentralisé
Dans l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape la plus gourmande en ressources et ayant le seuil technologique le plus élevé, déterminant directement la limite de capacité des modèles et l'efficacité de leur application réelle. Par rapport à l'appel léger de la phase d'inférence, le processus d'entraînement nécessite un investissement continu en puissance de calcul à grande échelle, des processus de traitement de données complexes et un soutien d'algorithmes d'optimisation intensifs, représentant le véritable "secteur lourd" de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue des paradigmes d'architecture, les méthodes d'entraînement peuvent être divisées en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est le sujet principal de cet article.
L'entraînement centralisé est la méthode traditionnelle la plus courante, réalisée par une seule entité au sein d'un cluster haute performance local, où l'ensemble du processus d'entraînement, des composants matériels, des logiciels de base, du système de gestion de cluster, jusqu'au cadre d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de collaboration profonde permet le partage de mémoire, la synchronisation des gradients et la contenance.