AI eğitim paradigmasının evrimi: Merkezi kontrolden Merkeziyetsizlik iş birliğine teknolojik devrim
AI'nın tüm değer zincirinde, model eğitimi en fazla kaynak tüketen ve en yüksek teknik engel olan aşamadır; bu, modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini doğrudan belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılarla karşılaştırıldığında, eğitim süreci sürekli olarak büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritması desteği gerektirir; bu, AI sisteminin inşasının gerçek "ağır sanayi" dir. Mimari paradigması açısından, eğitim yöntemleri dört kategoriye ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede odaklanılan Merkeziyetsizlik eğitimi.
Merkeziyetsizlik eğitimi, tek bir kurumun yerel yüksek performanslı kümeler içinde tüm eğitim sürecini tamamladığı en yaygın geleneksel yöntemdir. Donanım, alt yazılım, küme planlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine bir şekilde çalıştırılır. Bu derin iş birliği mimarisi, bellek paylaşımı ve gradyan senkronizasyonunu sağlar.