Je continuais à penser à une question simple en étudiant @OpenGradient .

Que se passerait-il si chaque nœud du réseau devait faire chaque tâche ?

Au début, cela semblait être le design le plus décentralisé possible.

Chaque participant exécute des modèles.

Chaque participant vérifie le travail.

Chaque participant gère le stockage et les responsabilités réseau.

Mais plus j'y pensais, moins cela semblait pratique.

Les charges de travail d'IA ne sont pas uniformes.

Exécuter des inférences, vérifier des exécutions et maintenir l'état du réseau nécessitent des ressources très différentes.

Forcer chaque nœud à tout faire pourrait donner l'impression que le réseau est plus simple sur le papier, mais cela pourrait aussi le rendre moins efficace en pratique.

C'est ce que je trouve intéressant dans l'architecture d'OpenGradient.

Au lieu de traiter chaque participant de la même manière, cela sépare les responsabilités selon des rôles spécialisés.

L'objectif n'est pas de rendre chaque nœud capable de tout.

C'est de rendre le réseau capable de se mettre à l'échelle.

Parfois, la décentralisation ne consiste pas à donner le même travail à tout le monde.

C'est s'assurer que chaque travail peut être effectué de manière indépendante.

@OpenGradient #opg $OPG $BAS $SYN