Evolución de los paradigmas de entrenamiento de IA: de un control centralizado a una revolución técnica de colaboración descentralizada.
En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y presenta la mayor barrera técnica, lo que determina directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de la aplicación práctica. En comparación con la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cálculo, procesos de manejo de datos complejos y un fuerte soporte de algoritmos de optimización, lo que lo convierte en la verdadera "industria pesada" de la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas de arquitectura, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento de descentralización, que es el enfoque principal de este artículo.
El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completada por una única entidad en un clúster de alto rendimiento local, donde todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de bajo nivel, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite el uso compartido de memoria y la sincronización de gradientes.