提到AI分布式訓練，我發現web2AI圈的人會給扣個“偽命題”的帽子，理由是算力設備可以聚合來，但分布式有效協作卻存在可怕的帶寬成本？而 @0G_labs 最近發了DiLoCox論文，似乎目標就是要解決這個問題？來，詳細聊聊： 1）先說為什麼分布式訓練被認為是“偽命題”。核心矛盾很簡單：你想通過聚合100張便宜GPU來替代100張A100，看似省了90%的硬體成本，但這100張GPU要保持同步訓練，每個epoch都要交換TB級的梯度數據。 傳統方案需要100Gbps的專線帶寬，而要達到100Gbps這種數據中心級別的網絡，月租能到幾十萬美元。算下來，你省的GPU錢全砸帶寬上了，甚至還倒貼。按照這個邏輯看，省掉了機器的成本卻額外產生了帶寬的成本，不等於還沒有解決問題？所以被詬病是偽命題的癥結一直在此。 2）0G的DiLoCoX論文之所以引起關注，是因為他們聲稱在1Gbps網絡（普通辦公室帶寬）上訓練了107B參數模型，速度比傳統AllReduce方案快357倍。這個數字確實炸裂——要知道，1Gbps vs 100Gbps，帶寬差了100倍，但訓練速度反而提升了357倍？ 具體如何做到呢？大致研究了下發現，這套方案做了四個優化： Pipeline Parallelism把模型切片分段處理； Dual Optimizer Policy用雙優化器策略減少同步頻率；One-Step-Delay Overlap讓通信和計算並行不互相等待；Adaptive Gradient Compression則對梯度做智能壓縮。 通俗點說，就是把原本要求的“實時強同步”改成了“異步弱同步”，把“全量數據傳輸”改成了“壓縮增量傳輸”。 打個比方，傳統方案像是100個人實時視頻會議，每個人的每個動作都要同步直播，DiLoCoX則像是大家各自錄製，然後只發送關鍵幀和變化部分。通信量降了100倍，但信息完整度保持在99%以上。 這麼做為什麼可行？在我看來核心在於他們抓住了AI訓練的一個特性——容錯性。訓練模型不像交易轉賬，差一分錢都不行。梯度更新有點誤差、同步有點延遲，最終模型收斂效果影響微乎其微。 DiLoCoX就是利用這個“容錯空間”，用可接受的精度損失換取了數量級的效率提升。這是典型的工程思維——不追求完美，追求最優性價比。 3）但光解決帶寬問題還不夠，0G的野心顯然更大。看他們的整體架構就明白了：他們還有Storage存儲層$10/TB直接宣稱碾壓Filecoin，DA層則專為AI設計，實現了GB級的吞吐。 之所以能實現存儲便宜100倍的設計，說白了也是做了AI訓練場景的特別優化處理，比如，訓練過程產生的checkpoint、日誌這些TB級數據，生命周期就幾天，其實並不需要嚴格做到“永久存儲”。 所以其實採取了“分層存儲”的務實方案，只在需要的時候提供相應級別的服務——熱數據快速讀寫但貴一點，冷數據便宜但慢一點，臨時數據用完即刪最便宜。 而，正是這種差異化定價直接命中AI訓練的要害。 以上。 看得出來，在AI訓練過程中的算力、存儲、數據流通問題，0G Labs都有意做了AI適配。甚至連共識機制都為AI優化過。用的改良版CometBFT，2500+ TPS配合亞秒級finality，專門為AI workload的異步特性調優等等。 換句話說，0G不是在現有區塊鏈上“打補丁”支持AI，而是從零開始設計了一套“AI Native”的基礎設施。至於最終能不能在和傳統AI的競爭擠壓下得到應用級的商業驗證，得進一步走著看，但這種差異化破局思路挺值得借鑒。