Evolução dos paradigmas de treinamento de IA: da controlo centralizado à revolução técnica da colaboração descentralizada
Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a fase que consome mais recursos e tem a maior barreira técnica, determinando diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito prático da aplicação. Em comparação com a chamada leve da fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo em capacidade computacional em larga escala, processos complexos de tratamento de dados e suporte de algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" na construção de sistemas de IA. Do ponto de vista dos paradigmas de arquitetura, os métodos de treinamento podem ser classificados em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e o treinamento de Descentralização, que é o foco deste artigo.
O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única entidade em um cluster local de alto desempenho, completando todo o processo de treinamento, desde hardware, software de baixo nível, sistema de agendamento de cluster, até todos os componentes do framework de treinamento, todos coordenados por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda colaboração permite o compartilhamento de memória e a sincronização de gradientes.