Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a la revolución tecnológica de colaboración descentralizada
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que consume más recursos y tiene la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y los resultados prácticos de su aplicación. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de potencia computacional a gran escala, un complejo proceso de manejo de datos y un soporte de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de paradigmas de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden dividir en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de Descentralización que se discute en este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, donde una única institución completa todo el proceso de entrenamiento en un clúster local de alto rendimiento, desde el hardware, el software de bajo nivel, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, todos coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite el uso compartido de memoria y la sincronización de gradientes.