Cái cốc thánh của Crypto AI: Khám phá tiên phong trong đào tạo Phi tập trung
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, việc huấn luyện mô hình là giai đoạn tiêu tốn nhiều tài nguyên nhất và có rào cản kỹ thuật cao nhất, quyết định trực tiếp giới hạn khả năng của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với giai đoạn suy diễn nhẹ nhàng, quá trình huấn luyện cần đầu tư tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ thuật toán tối ưu hóa mạnh mẽ, thực sự là "công nghiệp nặng" trong việc xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ kiến trúc, phương pháp huấn luyện có thể chia thành bốn loại: huấn luyện tập trung, huấn luyện phân tán, học liên bang và phương pháp huấn luyện Phi tập trung mà bài viết này sẽ tập trung thảo luận.
Đào tạo tập trung là phương pháp truyền thống phổ biến nhất, được thực hiện bởi một tổ chức duy nhất trong cụm hiệu suất cao tại chỗ, hoàn thành toàn bộ quy trình đào tạo, từ phần cứng, phần mềm nền tảng, hệ thống lập lịch cụm, cho đến tất cả các thành phần của khung đào tạo đều được điều phối hoạt động bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc phối hợp sâu sắc này cho phép chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa gradient và dung lượng.