Cawan Suci Crypto AI: Penjelajahan Terdepan dalam Pelatihan Desentralisasi
Dalam seluruh rantai nilai AI, pelatihan model adalah tahap yang paling banyak mengonsumsi sumber daya dan memiliki ambang teknis tertinggi, yang secara langsung menentukan batas kemampuan model dan efek aplikasi nyata. 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 intensif, merupakan "industri berat" yang sesungguhnya 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 artikel ini.
Pelatihan terpusat adalah metode tradisional yang paling umum, dilakukan oleh satu lembaga di dalam kluster berkinerja tinggi lokal, di mana semua proses pelatihan, mulai dari perangkat keras, perangkat lunak dasar, sistem penjadwalan kluster, hingga semua komponen kerangka pelatihan dikoordinasikan untuk berjalan oleh sistem kontrol yang seragam. Arsitektur kolaborasi mendalam ini memungkinkan berbagi memori, sinkronisasi gradien, dan toleransi kesalahan.