Phi tập trung đào tạo: Khám phá mô hình mới trong phát triển AI
Trong toàn bộ chuỗi giá trị của AI, việc huấn luyện mô hình là giai đoạn tiêu tốn nhiều tài nguyên nhất và có ngưỡng kỹ thuật cao nhất, quyết định trực tiếp khả năng tối đa của mô hình và hiệu quả ứng dụng thực tế. So với việc gọi nhẹ nhàng trong giai đoạn suy diễn, quá trình huấn luyện cần đầu tư sức mạnh tính toán quy mô lớn liên tục, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp và hỗ trợ từ các thuật toán tối ưu hóa cường độ cao, thực sự là "công nghiệp nặng" trong việc xây dựng hệ thống AI. Từ góc độ mô hình kiến trúc, phương pháp huấn luyện có thể được phân 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.
Phi tập trung huấn luyện 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 lõi, 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 giúp nâng cao hiệu quả chia sẻ bộ nhớ, đồng bộ hóa độ dốc và cơ chế chịu lỗi.