O Santo Graal da Crypto AI: Exploração na vanguarda do treinamento descentralizado
Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa que mais consome recursos e tem o maior nível de dificuldade técnica, determinando diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito prático da aplicação. Em comparação com a chamada leve da fase de inferência, o processo de treinamento exige um investimento contínuo de grande escala em poder computacional, um fluxo de processamento de dados complexo e suporte a algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" na construção de sistemas de IA. Do ponto de vista do paradigma de arquitetura, os métodos de treinamento podem ser divididos em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e o treinamento descentralizado que será discutido neste artigo.
O treino centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única instituição em um cluster de alto desempenho local, onde todo o processo de treino, desde o hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster, até todos os componentes do framework de treino, é coordenado por um sistema de controle unificado. Esta arquitetura de profunda colaboração permite o compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e tolerância a falhas.