Crypto AI的圣杯:去中心化训练的前沿探索
在AI的全价值链中,模型训练是资源消耗最大、技术门槛最高的环节,直接决定了模型的能力上限与实际应用效果。相比推理阶段的轻量级调用,训练过程需要持续的大规模算力投入、复杂的数据处理流程和高强度的优化算法支持,是AI系统构建的真正"重工业"。从架构范式来看,训练方式可划分为四类:集中化训练、分布式训练、联邦学习以及本文重点讨论的去中心化训练。
集中化训练是最常见的传统方式,由单一机构在本地高性能集群内完成全部训练流程,从硬件、底层软件、集群调度系统,到训练框架所有组件都由统一的控制系统协调运行。这种深度协同的体系结构使得内存共享、梯度同步和容