Крипто ИИ святой Грааль: передовые исследования децентрализованного обучения
В полной цепочке создания стоимости AI обучение моделей является наиболее ресурсозатратным и технически сложным этапом, который напрямую определяет пределы возможностей модели и фактическую эффективность применения. В отличие от легковесного вызова на этапе вывода, процесс обучения требует постоянных масштабных вычислительных затрат, сложных процессов обработки данных и поддержки высокоинтенсивных оптимизационных алгоритмов, что является настоящей "тяжёлой промышленностью" в построении AI-систем. С точки зрения архитектурных парадигм, способы обучения можно разделить на четыре категории: централизованное обучение, распределенное обучение, федеративное обучение и децентрализованное обучение, которое является основной темой данной статьи.
Централизованная тренировка является наиболее распространенным традиционным способом, осуществляемым единственным учреждением в локальном высокопроизводительном кластере, где весь процесс тренировки, от аппаратного обеспечения, программного обеспечения низкого уровня, системы управления кластером до всех компонентов тренировочной структуры, координируется единой управляющей системой. Эта глубокая согласованная архитектура позволяет осуществлять совместное использование памяти, синхронизацию градиентов и отказоустойчивость.