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