Merkeziyetsizlik eğitimi: AI gelişiminin yeni paradigma keşfi
AI'nin tüm değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engellere sahip aşamadır ve doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasının hafif çağrılarıyla karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli olarak büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir; bu, AI sistemlerinin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigması açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede ana konu olarak ele alınan Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsiz eğitim, tek bir kurumun yerel yüksek performanslı kümelerde tüm eğitim süreçlerini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir; donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilir. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve hata toleransı mekanizmalarının verimliliğini artırır.