Kripto AI'nın Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlikle Eğitimdeki Sınırları Zorlamak
AI'nın tam değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engeli olan aşamadır, doğrudan modelin yetenek sınırını ve pratik uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılara kıyasla, eğitim süreci sürekli büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritması desteği gerektirir; bu, AI sistemlerinin inşasının gerçek "ağır sanayi"sidir. Mimari paradigmalar açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalenin odaklandığı Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsizlik eğitimi, tüm eğitim sürecinin yerel yüksek performanslı kümelerde tek bir kuruluş tarafından tamamlandığı en yaygın geleneksel yöntemdir; donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilir. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve konteyner sağlıyor.