Sự tiến hóa của mô hình đào tạo AI: Cuộc cách mạng công nghệ từ kiểm soát tập trung đến hợp tác phi tập trung.
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, việc huấn luyện mô hình là giai đoạn tiêu tốn tài nguyên lớn nhất và có ngưỡng kỹ thuật cao nhất, quyết định trực tiếp giới hạn khả năng của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với việc gọi nhẹ nhàng trong giai đoạn suy luận, quá trình huấn luyện cần sự đầu tư sức mạnh tính toán lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ của các thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, thực sự là "công nghiệp nặng" trong việc xây dựng hệ thống AI. Từ góc nhìn về kiến trúc, phương thức huấn luyện có thể được chia thành bốn loại: huấn luyện tập trung, huấn luyện phân tán, học liên bang và huấn luyện Phi tập trung mà bài viết này sẽ tập trung thảo luận.
Huấn luyện tập trung là phương pháp truyền thống phổ biến nhất, được thực hiện bởi một tổ chức duy nhất trong cụm hiệu suất cao tại địa phương, hoàn thành toàn bộ quy trình huấn luyện, từ phần cứng, phần mềm nền tảng, hệ thống lập lịch cụm, đến tất cả các thành phần của khung huấn luyện đều được điều phối hoạt động bởi một hệ thống kiểm soát thống nhất. Kiến trúc phối hợp sâu sắc này cho phép chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa gradient.