Пересмотр распределённых вычислений для ИИ: от MapReduce к новой инфраструктуре

Внезапная новость от DeepSeek впечатляет: компания сократила расходы на тренировку крупных языковых моделей до $5,6 млн вместо привычных сотен миллионов. Но главный урок заключается не в цифрах, а в том, что мы по‑прежнему запускаем 21‑й век на инфраструктуре 20‑го.

Когда старые схемы подводят

Классический подход MapReduce был создан для параллельных задач с чистым разделением данных — идеальный вариант для статистических отчётов, но не для трансформеров. В современных LLM каждый токен общается со всеми остальными: провода серверов трещат по швам, а добавление GPU даёт всё меньший эффект.

Три шага к инфраструктуре под ИИ

1. Асинхронный подход: стальные серверы могут терпеть «устаревшие» градиенты. Немного рассинхронизации сокращает обмен данными без потери качества.

2. Иерархия коммуникаций: не всё нужно швырять на «всё к всем». Используйте уровни внимания внутри слоёв и между ними — и связь станет более умной.

3. Адаптивное распределение ресурсов: в начале тренинга сетка «учится азам» и без точной синхронизации, а в финале — наоборот. Разделяйте этапы, чтобы не тратить вычислительную мощь зря.

Что дальше?

Вместо бесконечного «наращивания GPU» пора взглянуть на энергию данных: движение информации тратит в десятки раз больше электричества, чем сами вычисления. Квантово-классические гибриды, нейроморфные чипы и оптические платформы требуют новой логики распределённых систем — гибкой, умной и оптимальной.