El santo grial de Crypto AI: exploración de vanguardia en el entrenamiento descentralizado
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y la que tiene el umbral técnico más alto, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad computacional, procesos de manejo de datos complejos y un soporte de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde el punto de vista de los paradigmas de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden dividir 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 de alto rendimiento local, completando 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, son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite el uso compartido de memoria, la sincronización de gradientes y contención.