লক্ষ লক্ষ পরামিতির উপর ভিত্তি করে এআই মডেলের বিকাশ একটি একক সার্ভারের সংস্থান সীমাবদ্ধতা যা তাদের মৌলিক সীমা কারণ তারা বিলিয়ন পরামিতিতে স্কেল করে। এখন আর আধুনিক গবেষণাগারগুলির বিলাসিতা নয়, বিতরণ প্রশিক্ষণ সার্ভারগুলি হ'ল মেরুদণ্ড যা বর্তমানকে সক্ষম করে AI আর্থিক, উৎপাদন বা শক্তি ক্ষেত্রে যে কোন সংস্থার জন্য স্কেলযোগ্য ও দক্ষতার সাথে কাজ করার জন্য।
স্মৃতি ও স্কেল দেয়াল ভেঙে ফেলছি।
এখন একক, এককালীন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল দ্বারাও শত শত গিগাবাইট মেমরির প্রয়োজন হয়, যা সবচেয়ে শক্তিশালী স্ট্যান্ড-অ্যালোন GPU সার্ভারের ক্ষমতারও অনেকগুণ বেশি। মডেল প্যারালেলিজমের মতো পদ্ধতি ব্যবহার করে বিতরিত প্রশিক্ষণের মাধ্যমে এই সমস্যার সমাধান করা হয়, যার মধ্যে নিউরাল নেটওয়ার্ককে একাধিক GPU এবং সার্ভারে আলাদা আলাদা অ্যাপ্লিকেশনে বিভক্ত করা হয়। এটি গবেষক এবং প্রকৌশলীদের অভাবিত আকার ও জটিলতার মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণ দেওয়ার সুযোগ করে দেয়। আমাদের গ্রাহকদের ক্ষেত্রে, এটি এমন পর্যায়ে পৌঁছাবে যেখানে তারা হার্ডওয়্যারের সীমাবদ্ধতা ছাড়াই তাদের নিজস্ব এআই সম্পদ, যেমন অর্থ খাতে একটি জটিল ঝুঁকি মূল্যায়ন সরঞ্জাম বা উৎপাদন শিল্পে একটি জেনারেটিভ ডিজাইন সিস্টেম তৈরি করতে পারবেন।
সমাধানের সময়কে আকাশছোঁয়াভাবে বৃদ্ধি করা।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরির ক্ষেত্রে সময় একটি প্রয়োজনীয় উপাদান। ডেটা সমান্তরালতার ধারণা ভিত্তিক বণ্টিত প্রশিক্ষণে, একটি বৃহৎ ডেটাসেটকে সার্ভারের একটি গুচ্ছের মধ্যে বণ্টন করা হয়। প্রতিটি সার্ভার ডেটার একটি অংশের উপর একযোগে কাজ করে এবং নিয়মিত কিছু সময় পর শেখা ফলাফলগুলি সমন্বয় করে। এই সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণের ফলে সপ্তাহের প্রশিক্ষণ এখন দিন এবং এমনকি ঘণ্টায় হ্রাস পাচ্ছে। এই গতি পুনরাবৃত্তিমূলক উন্নয়নের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যা উন্নয়ন দলকে নিম্ন বেগে নানাবিধ স্থাপত্য, হাইপারপ্যারামিটার এবং ডেটাসেট অন্বেষণ করতে সক্ষম করে। ফলাফল হিসাবে দ্রুত উদ্ভাবন প্রক্রিয়া এবং যে সময় সাধারণত একটি দৃঢ় মডেলকে উৎপাদনে প্রয়োগ করতে প্রয়োজন হয়, তা ব্যাপকভাবে হ্রাস পায়, যা বাজারের চাহিদা মেটানোর ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক।
অবকাঠামোর ব্যবহার এবং নমনীয়তা অনুকূলিত করা।
স্কেলযোগ্য সার্ভার ক্লাস্টারের উপর তৈরি একটি বিতরণকৃত আর্কিটেকচার AI-এর একটি নির্দিষ্ট অবকাঠামোকে গতিশীল ও পুলযুক্ত অবকাঠামোতে রূপান্তরিত করে। একক প্রকল্পগুলির পাশাপাশি, উচ্চ ক্ষমতাসম্পন্ন কোনও একক মেশিন বরাদ্দ না করেই গাণিতিক ক্ষমতাকে নিরাপদে একাধিক দল ও প্রকল্পে বরাদ্দ করা যায়। HPE এবং Huawei-এর সমাধানগুলি প্রায়শই এই ধরনের ক্লাস্টারগুলিতে ব্যবহৃত হয়, যা আমাদের সিস্টেম ইন্টিগ্রেশন দক্ষতার মাধ্যমে এই ধরনের নমনীয় কাজের জন্য অনুকূলিত করা হয়। এই কৌশলের ফলাফল হল বিনিয়োগকৃত অর্থের সর্বাধিক আয়তন, উচ্চ হার্ডওয়্যার ব্যবহারের হার এবং ক্লাস্টারে আরও নোড যোগ করে ক্ষমতা ক্রমাগত বৃদ্ধি, যা প্রকল্প পাইপলাইনের সাথে সম্পূর্ণরূপে মিলে যায়।
দৃঢ়তা এবং বাস্তবতা বৃদ্ধি
বিতরণকৃত প্রশিক্ষণ ফ্রেমওয়ার্কগুলি ত্রুটি-সহনশীল, যার ফলে একটি নোডে সমস্যা দেখা দিলেও প্রশিক্ষণ চালানো চলতে থাকে। বড় মডেলগুলির উপর প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য দীর্ঘ সময় ধরে চলা প্রশিক্ষণ চালানোর ক্ষেত্রে এটি অপরিহার্য। এছাড়াও, আগে থেকে তৈরি করা একটি বিতরণকৃত পরিবেশ মডেল বৃহৎ পরিসরে অনুমান সমর্থনের জন্য মডেলের উৎপাদন তৈরির প্রতি প্রতিফলিত হয়। এই সামঞ্জস্যতা গবেষণা থেকে তৈরি করার প্রক্রিয়াকে সহজ করে তোলে, যাতে একীভূতকরণের ঝামেলা কম হয় এবং মডেলটি কার্যত ইতিমধ্যে কার্যকর এবং নিরাপদ সমাধান আমাদের গ্রাহকদের প্রদান করার জন্য একটি স্কেলযোগ্য, সার্ভার-ভিত্তিক পরিবেশের জন্য উপযোগী হয়ে ওঠে।
অবশেষে, আলাদা গণনার পরিবর্তে সমন্বিত স্কেলযোগ্য বুদ্ধিমত্তার দিকে বিতরণকৃত গণনার প্যারাডাইমে বিতরণকৃত প্রশিক্ষণ সার্ভারগুলি হল মূল পরিবর্তন। এটাই হল যা AI-এর উচ্চাকাঙ্ক্ষী ডেটাকে প্রশিক্ষণযোগ্য এবং ব্যবহারযোগ্য পণ্যে রূপান্তরিত করে। Aethlumis-এ আমরা আমাদের শক্তিশালী প্রাযুক্তিক অংশীদারিত্ব ব্যবহার করি এবং ক্ষমতাগুলি একীভূত করি যাতে এই অপ্টিমাইজড বিতরণকৃত সিস্টেমগুলি ডিজাইন ও বাস্তবায়ন করা যায়, যাতে আমাদের গ্রাহকদের বৃহৎ পরিসরের AI-এর যুগে সফল হওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় শক্তিশালী প্রাযুক্তিক সমর্থন এবং কার্যকর অবকাঠামো প্রদান করা যায়।