Explorer les frontières de la Décentralisation de l'entraînement : le Saint Graal de Crypto AI
Dans la chaîne de valeur complète de l'IA, l'entraînement des modèles est la phase qui consomme le plus de ressources et qui présente le plus haut seuil technologique, déterminant directement la limite de capacité des modèles et l'efficacité de leur application réelle. Comparé 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 support d'algorithmes d'optimisation intensifs, représentant le véritable "secteur lourd" de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue architectural, les méthodes d'entraînement peuvent être classées 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 planification de cluster, jusqu'au cadre d'entraînement, est coordonné par un système de contrôle unifié. Cette architecture de profonde collaboration permet le partage de mémoire, la synchronisation des gradients et la tolérance aux pannes.