Gradient는 AI 연구 효율성을 크게 향상시키는 새로운 분산 강화 학습 프레임워크인 Echo-2를 출시했습니다. Learners와 Actors를 분리함으로써 Echo-2는 300억 매개변수 모델의 훈련 후 비용을 4,500달러에서 425달러로 줄여 10배 이상의 연구 처리량을 달성했습니다. 이 프레임워크는 비동기 훈련을 위해 컴퓨트-스토리지 분리를 활용하고, 불안정한 GPU 인스턴스에 샘플링 작업을 오프로드하며, 경계된 지연과 인스턴스 장애 허용 스케줄링과 같은 혁신을 통해 모델 정확도를 유지합니다. Echo-2와 함께 Gradient는 RLaaS 플랫폼인 Logits를 출시할 예정이며, 이는 AI 연구를 자본 집약적 방식에서 효율성 중심 혁신으로 전환하는 것을 목표로 합니다. Logits는 현재 전 세계 학생과 연구자를 대상으로 대기자 명단 등록을 받고 있습니다.