Die ontwikkeling van AI modelle gebaseer op miljoene parameters is die hulpbron beperking van 'n enkele bediener wat hul fundamentele beperking as hulle skaal tot miljarde parameters. Nie meer 'n luukse van die state-of-the-art laboratoriums, versprei opleiding bedieners is die ruggraat wat huidige KI ontwikkeling om op 'n skaalbare en doeltreffende manier te werk aan enige organisasie, of dit nou 'n firma in die finansiële sektor, vervaardiging of energie is.
Breek deur die geheue en skaal muur.
Honderde gigabytes geheue word nou benodig selfs deur 'n enkele, monolitiese KI-model wat baie keer verder gaan as die prestasie van die kragtigste selfstandige GPU-bediener. Dit word aangespreek deur verspreide opleiding te gebruik met behulp van metodes soos modelparallelisme, waar die neurale netwerk in afsonderlike toepassings op verskeie GPU's en bedieners verdeel word. Dit stel navorsers en ingenieurs in staat om modelle van ongekende grootte en kompleksiteit te bou en op te lei. Vir ons kliënte sal dit tot die mate wees dat hulle hul eie eie en mededingende KI-hulpbronne kan skep, soos 'n ingewikkelde risiko-beramingstool in finansies of 'n generatiewe ontwerpsisteem in die vervaardigingsbedryf, sonder om deur hardeware beperk te word.
Die tyd-tot-oplossing drasties verhoog.
Tyd is 'n noodsaaklike faktor wanneer dit by die skepping van kunsmatige intelligensie kom. Gedistribueerde opleiding is gebaseer op die konsep van data-parallelisme, waarin 'n groot versameling data oor 'n groep bedieners versprei word. Elke bediener werk gelyktydig aan 'n deel van die data en sinchroniseer dan die leerresultate teen 'n gereelde tydinterval. Hierdie parallelverwerking het daartoe gelei dat weke se opleiding nou tot dae en selfs ure verminder is. Hierdie spoed is kritiek vir iteratiewe ontwikkeling, wat aan die ontwikkelspan toelaat om 'n veelvoud van argitekture, hiperparameters en stelle data vinnig te ondersoek. Die resultaat is vinniger innovasieprosesse, en die tyd wat normaalweg nodig was om 'n stewige model in produksie te implementeer, word aansienlik verkort – 'n belangrike aspek om aan markbehoeftes te voldoen.
Optimalisering van infrastruktuurgebruik en buigsamheid.
ʼN Gedistribueerde argitektuur wat op skaalbare klanke van bedieners geskep word, oorhefels ʼn vaste KI-infrastruktuur na ʼn dinamiese en saamgevoegde een. Aan komplimente vir enkele projekte kan rekenkrag elasties aan verskeie spanne en projekte afsonderlik toegewys word sonder om enige enkele masjiene met hoë drywing toe te ken. Hierdie klanke, wat dikwels die HPE- en Huawei-oplossings gebruik, word ge-optimaliseer met ons sisteemintegrasie-vaardighede vir sulke buigsame werkbelastings. Die eindresultaat van hierdie strategie lei tot gemaksimeerde bedrae van belegde geld, hoë hardeware-benuttingskoerse, en ʼn geleidelike toename in kapasiteit deur die byvoeging van meer knooppunte aan die klanter, wat perfek by projekroetes pas.
Verhoging van Robustheid en Werklikheid.
Die verspreide opleidingsraamwerke is foutverdraagsaam en dus kan die opleidingswerk steeds voortgaan indien een van die nodusse 'n probleem ondervind. Dit is noodsaaklik vir die langdurige opleidingsdure wat benodig word om groot modelle te train. Verder weerspieël 'n vooraf ontwikkelde verspreide omgewingmodel die produksie-implimentering van die model om grootskaalse inferensie te ondersteun. Hierdie verenigbaarheid maak die oorgang van navorsing na implimentering makliker, sodat daar minder integrasieprobleme is en die model effektief reeds aangepas is aan 'n skaalbare, bedienergebaseerde omgewing, wat belangrik is om doeltreffende en sekere oplossings aan ons kliënte te bied.
Uiteindelik is verspreide opleidingservers die sleutelverskuiwing in die paradigma van verspreide berekening, eerder as geïsoleerde berekening, na gekoördineerde skaalbare intelligensie. Dit is hulle wat ambisieuse data oor KI transformeer tot lewensvatbare, opvoedbare en implementeerbare produkte. Ons gebruik ons sterk tegniese vennootskappe en integreer vermoëns om hierdie geoptimaliseerde verspreide stelsels by Aethlumis te ontwerp en te implementeer, om sodoende die kragtige tegniese ondersteuning en doeltreffende infrastruktuur te bied wat ons kliënte benodig om eerste uit te blink in die era van grootskaalse KI.