مروری بر الگوریتمها و چارچوبهای محاسبات تودهای برای آموزش مدل های هوش مصنوعی در مقیاس کلان

آموزش مدلهای هوش مصنوعی به ویژه مدلهای زبانی بزرگ (LMS) و مدلهای بینایی کامپیوتر در مقیاس کلان، نیازمند محاسبات عظیم و مدیریت دادههای حجیم است. محاسبات توزیع شده به عنوان پارادایمی ضروری برای مقابله با این چالشها ظهور کرده است. این مقاله به بررسی جامع الگوریتمها و چارچوبهای محاسبات توزیع شده برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی در مقیاس کلان میپردازد. ابتدا مفاهیم پایه و ضرورت محاسبات توزیع شده مورد بحث قرار میگیرد سپس الگوریتمهای بهینه سازی توزیع شده مانند SGD موازی داده ای، موازی مدل و Parallelism Pipeline تحلیل میشوند. در ادامه چارچوبهای نرم افزاری برجسته شامل Torch، Tensor low با تمرکز بر Distributed PyTorch، JAX (FSDP) و Ray معرفی و مقایسه میشوند. همچنین چالشهای مهمی مانند ناهمگونی سیستمها، مدیریت ارتباطات، خطاها و مقیاس پذیری بررسی و راهکارهای مدرن مانند ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) و الگوریتم های ارتباطی کارآمد ارائه میشوند. در نهایت روندهای آتی و نتیجه گیری ارائه میشود. این مقاله با تحلیل بیش از ۳۰ منبع معتبر و به روز، نقشهای جامع از وضعیت فعلی و جهت گیریهای آینده این حوزه حیاتی ارائه میدهد.

کلیدواژه ها:

محاسبات توزیع شده ، آموزش مدلهای بزرگ هوش مصنوعی ، بهینه سازی توزیع شده