Kripto AI'nın Kutsal Kâsesi: Merkeziyetsizlikle Eğitimdeki Sınırları Zorlama
AI'nin tam değer zincirinde, model eğitimi kaynak tüketiminin en fazla olduğu ve teknik engelin en yüksek olduğu aşamadır; doğrudan modelin yetenek sınırını ve gerçek uygulama etkisini belirler. Çıkarım aşamasındaki hafif çağrılara kıyasla, eğitim süreci sürekli olarak büyük ölçekli hesaplama gücü yatırımı, karmaşık veri işleme süreçleri ve yüksek yoğunluklu optimizasyon algoritmaları desteği gerektirir; bu, AI sistemlerinin inşası için gerçek bir "ağır sanayi"dir. Mimari paradigması açısından, eğitim yöntemleri dört türe ayrılabilir: merkezi eğitim, dağıtık eğitim, federatif öğrenme ve bu makalede odaklanılan Merkeziyetsizlik eğitim.
Merkeziyetsizlik eğitimi, tek bir kurum tarafından yerel yüksek performanslı kümeler içinde tüm eğitim süreçlerinin tamamlandığı en yaygın geleneksel yöntemdir. Donanım, alt yazılım, küme zamanlama sistemi ve eğitim çerçevesinin tüm bileşenleri, tek bir kontrol sistemi tarafından koordine edilerek çalıştırılır. Bu derin işbirliği mimarisi, bellek paylaşımı, gradyan senkronizasyonu ve konteyner