Evolução dos paradigmas de treino de IA: da controlo centralizado à revolução tecnológica da colaboração descentralizada
Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa que consome mais recursos e apresenta 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 poder 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 do paradigma de arquitetura, os métodos de treinamento podem ser divididos em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e o treinamento descentralizado, que é o foco principal deste artigo.
O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizada por uma única instituição em um cluster de alto desempenho local, onde todo o processo de treinamento, desde o hardware, software de base, sistema de agendamento do cluster, até todos os componentes do framework de treinamento, é coordenado por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda colaboração permite o compartilhamento de memória e a sincronização de gradientes.