إن تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على ملايين المعاملات يواجه قيدًا في الموارد الفردية للخادم، وهو ما يمثل الحد الأساسي لها عند التوسع إلى مليارات المعاملات. لم تعد خوادم التدريب الموزعة ترفاً تقتصر عليه المعامل المتقدمة فحسب، بل أصبحت العمود الفقري الذي يمكن المنظمات الحالية من العمل الذكاء الاصطناعي على نحو قابل للتوسع وفعال، سواء أكانت شركة في القطاع المالي أو التصنيع أو الطاقة.
الاختراق من خلال حاجز الذاكرة والحجم.
تحتاج مئات الجيغابايت من الذاكرة الآن حتى من قبل نموذج ذكاء اصطناعي وحيد ضخم، وهو ما يفوق بكثير أداء خادم GPU المنفصل الأقوى. ويتم معالجة هذه المسألة من خلال التدريب الموزع باستخدام أساليب مثل توازي النماذج، والذي يتضمن تقسيم الشبكة العصبية إلى تطبيقات منفصلة على عدة وحدات معالجة رسومية (GPUs) وخوادم. مما يمكن الباحثين والمهندسين من بناء وتدريب نماذج بحجم وتعقيد لم يُسمع بهما من قبل. بالنسبة لعملائنا، فسوف يعني ذلك أن بإمكانهم إنشاء مواردهم الخاصة من الذكاء الاصطناعي التي تتمتع بالميزة التنافسية، مثل أداة تقييم مخاطر معقدة في القطاع المالي أو نظام تصميم توليدي في الصناعة التصنيعية، دون أن يكونوا مقيدون بالعتاد المادي.
زيادة الوقت اللازم للوصول إلى الحل بشكل كبير.
الوقت هو عامل ضروري عندما يتعلق الأمر بإنشاء الذكاء الاصطناعي. يعتمد التدريب الموزع على مفهوم التوازي في البيانات، حيث يتم توزيع مجموعة بيانات كبيرة عبر مجموعة من الخوادم. يعمل كل خادم بشكل متزامن على جزء من البيانات، ثم يتم مزامنة النتائج في فترات زمنية منتظمة. هذا المعالجة المتوازية تقلل من فترة التدريب التي كانت تستغرق أسابيع إلى أيام بل وأحيانًا ساعات. هذه السرعة بالغة الأهمية في عملية التطوير التكرارية، إذ تمكن فريق التطوير من استكشاف عدد كبير من المعماريات وقيم المعاملات الفائقة ومجموعات البيانات بسرعة عالية. والنتيجة هي تسريع عمليات الابتكار، وتقليل الوقت الذي كان عادةً مطلوبًا لنشر نموذج سليم في بيئة الإنتاج، وهو جانب مهم جدًا للوفاء بمتطلبات السوق.
تحسين استخدام البنية التحتية والمرونة.
هندسة معمارية موزعة تم إنشاؤها على أطراف قابلة للتوسع من الخوادم تحول بنية تحتية ثابتة للذكاء الاصطناعي إلى بنية ديناميكية ومشتركة. وبفضل هذه الأنظمة، يمكن تخصيص القوة الحاسوبية بشكل مرن لفرق متعددة ومشاريع مختلفة بشكل منفصل دون الحاجة إلى تخصيص آلات قوية لأي مشروع واحد. يتم تحسين هذه الأطراف، التي تستخدم غالبًا حلول HPE وHuawei، من خلال خبرتنا في تكامل الأنظمة لتتناسب مع هذه الأحمال المرنة. والنتيجة النهائية لهذه الاستراتيجية هي تعظيم العائد على الأموال المستثمرة، وتحقيق معدلات عالية في استخدام الأجهزة، وزيادة تدريجية في السعة من خلال إضافة عقد إضافية إلى المجموعة، مما يناسب تمامًا خطط المشاريع المستقبلية.
زيادة المتانة والواقعية.
إطارات التدريب الموزعة تتمتع بقدرة على تحمل الأعطال، وبالتالي يمكن لعملية التدريب أن تستمر حتى في حال حدوث مشكلة في أحد العقد. ويعتبر هذا الأمر ضروريًا بالنسبة للتشغيلات الطويلة الأمد التي تتطلب تدريب النماذج الكبيرة. علاوة على ذلك، فإن نموذج البيئة الموزعة الذي يتم تطويره مسبقًا يعكس عملية نشر النموذج في بيئة الإنتاج لدعم الاستدلال على نطاق واسع. هذه التوافقية تسهل الانتقال من البحث إلى النشر، بحيث تكون عمليات الدمج أقل تعقيدًا، ويكون النموذج فعليًا معدًا مسبقًا ليتناسب مع بيئة قابلة للتوسع تعتمد على الخوادم، مما يُعد أمرًا مهمًا لتوفير حلول فعّالة وآمنة لعملائنا.
وأخيرًا، تمثل خوادم التدريب الموزعة التحول الرئيسي في نموذج الحوسبة الموزعة، من عملية حسابية معزولة إلى ذكاء قابل للتوسع ومنسق. فهي التي تحوّل البيانات الطموحة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى منتجات قابلة للتدريب والنشر. ونستخدم شراكاتنا التقنية القوية وندمج القدرات لتصميم وتنفيذ هذه الأنظمة الموزعة المُحسَّنة في شركة إيثلوميس، بهدف تقديم دعم فني قوي وبنية تحتية فعالة يحتاجها عملاؤنا ليكونوا الأوائل في التميز خلال عصر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.