Святий Грааль Crypto AI: Децентралізація тренування на передньому краї досліджень
У всьому ланцюзі створення вартості штучного інтелекту, навчання моделей є етапом з найбільшими витратами ресурсів і найвищими технологічними бар'єрами, що безпосередньо визначає верхню межу можливостей моделей та їх фактичну ефективність застосування. На відміну від легковагого виклику на етапі виведення, процес навчання потребує тривалих інвестицій у масштабні обчислювальні потужності, складні процеси обробки даних та інтенсивну підтримку оптимізаційних алгоритмів, що є справжньою "важкою промисловістю" побудови систем штучного інтелекту. З точки зору архітектурних парадигм, способи навчання можна поділити на чотири категорії: централізоване навчання, розподілене навчання, федеративне навчання та децентралізоване навчання, яке є основною темою даної статті.
Централізоване навчання є найпоширенішим традиційним способом, який виконується єдиним агентом у локальних високопродуктивних кластерах, де всі процеси навчання, від апаратного забезпечення, базового програмного забезпечення, системи управління кластерами до всіх компонентів навчального середовища координуються єдиною системою контролю. Така глибока співпраця архітектури забезпечує спільний доступ до пам'яті, синхронізацію градієнтів і відмовостійкість.