分散型トレーニング:AIの聖杯への探求
AIの全価値チェーンにおいて、モデルのトレーニングはリソース消費が最も大きく、技術的なハードルが最も高いプロセスであり、モデルの能力の上限と実際の応用効果を直接決定します。推論ステージの軽量な呼び出しと比較して、トレーニングプロセスでは持続的な大規模な計算能力の投入、複雑なデータ処理プロセス、および高強度の最適化アルゴリズムのサポートが必要であり、AIシステム構築の真の「重工業」です。アーキテクチャのパラダイムから見ると、トレーニング方法は集中化トレーニング、分散化トレーニング、フェデラルラーニング、および本文で重点的に議論される分散化トレーニングの4つのカテゴリに分類されます。
集中化トレーニングは最も一般的な伝統的な方法であり、単一の機関がローカルの高性能クラスター内で全てのトレーニングプロセスを完了します。ハードウェア、基盤ソフトウェア、クラスター調整システム、トレーニングフレームワークの全コンポーネントが統一された制御システムによって調整されて運用されます。このような深い協調のアーキテクチャにより、メモリ共有、勾配同期、フォールトトレランスメカニズムの効率が最も高くなります。