Децентралізація тренування: наступний рубіж AI
У повній ціннісній ланцюжку AI, навчання моделей є найбільш ресурсомістким та технічно складним етапом, що безпосередньо визначає верхню межу можливостей моделі та фактичну ефективність застосування. На відміну від легковагого виклику на етапі виводу, процес навчання вимагає постійних вкладень у великомасштабні обчислювальні потужності, складних процесів обробки даних та підтримки інтенсивних алгоритмів оптимізації, що є справжньою "важкою промисловістю" системи AI. З точки зору архітектурних парадигм, способи навчання можна розділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізоване навчання, на якому ми зосередимося в цій статті.
Централізоване навчання є найпоширенішим традиційним методом, який виконується єдиною організацією на локальному високопродуктивному кластері, що охоплює всі етапи навчання: від апаратного забезпечення, базового програмного забезпечення, системи планування кластерів до всіх компонентів навчальної架构, які координуються єдиною системою управління. Така глибока синергія архітектури забезпечує оптимальну ефективність спільного використання пам'яті, синхронізації градієнтів і механізмів відмовостійкості.