Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a una revolución tecnológica de colaboración descentralizada.
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y tiene la mayor barrera tecnológica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y su efectividad en aplicaciones reales. A diferencia de la llamada ligera en la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cálculo, flujos de procesamiento de datos complejos y un fuerte soporte de algoritmos de optimización, siendo la verdadera «industria pesada» en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de Descentralización que se discute en este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, realizado por una única institución en un clúster local de alto rendimiento que completa todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de bajo nivel, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, todos coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite el uso compartido de la memoria y la sincronización de gradientes.