Le Saint Graal de Crypto AI : exploration à la pointe de la formation décentralisée
Dans l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape la plus gourmande en ressources et la plus exigeante sur le plan technique, déterminant directement le plafond 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 support d'algorithmes d'optimisation intensifs, constituant ainsi le véritable "secteur lourd" de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue des paradigmes architecturaux, 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 matériels, des logiciels de base et du système de répartition du cluster, jusqu'à tous les composants du 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.