Le Saint Graal de l'IA Crypto : Exploration à la pointe de l'entraînement décentralisé
Dans la chaîne de valeur complète de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape qui consomme le plus de ressources et présente la plus haute barrière technique, déterminant directement la capacité maximale 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 soutien d'algorithmes d'optimisation intensifs, constituant le véritable "secteur lourd" de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue des paradigmes d'architecture, 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 tous les processus d'entraînement, depuis le matériel, le logiciel sous-jacent, le système de planification de cluster, jusqu'à tous les composants du cadre d'entraînement, sont coordonnés par un système de contrôle unifié. Cette architecture de collaboration profonde permet le partage de mémoire, la synchronisation des gradients et la capacité.