Merkeziyetsizlik eğitiminin sınırlarını keşfetmek: Crypto AI'nin Kutsal Kadehi
AI tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen, teknik engeli en yüksek olan aşamadır ve doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasının hafif çağrıları ile karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesap gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunlukta optimize algoritma desteği gerektirir, bu da AI sisteminin inşasında gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigması açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalenin odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsiz eğitim, en yaygın geleneksel yöntemdir; tek bir kurum, yerel yüksek performanslı kümeler içinde tüm eğitim süreçlerini tamamlar. Donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilir. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımını, gradyan senkronizasyonunu ve hata toleransını sağlar.