Le Saint Graal de l'IA Crypto : exploration à la pointe de l'entraînement décentralisé
Dans la chaîne de valeur totale de l'IA, l'entraînement des modèles est l'étape qui consomme le plus de ressources et présente le plus haut seuil technologique, déterminant directement la limite de capacité des modèles et l'effet d'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 de haute intensité, constituant le véritable "industrie lourde" de la construction des systèmes d'IA. D'un point de vue de paradigme d'architecture, les méthodes d'entraînement peuvent être classées en quatre catégories : entraînement centralisé, entraînement distribué, apprentissage fédéré et entraînement décentralisé, qui est le principal sujet 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, du système de gestion des clusters, jusqu'à tous les composants du cadre d'entraînement, est coordonné et géré par un système de contrôle unifié. Cette architecture de profonde collaboration permet le partage de mémoire, la synchronisation des gradients et la tolérance aux pannes.