AI-এর উন্নয়নের হার বর্তমান ব্যবসায়িক পরিসরে একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্যমূলক কারণ হয়ে উঠছে। অর্থ, উৎপাদন এবং শক্তি খাতগুলির সঙ্গে জড়িত যেকোনও প্রতিষ্ঠানের ক্ষেত্রে, ডিপ লার্নিং মডেলগুলির ত্বরিত বাস্তবায়ন একটি বাস্তব সুবিধা। এখানে বিতরণকৃত ট্রেনিং সার্ভারগুলি আর একটি উন্নত পদ্ধতি হিসাবে অনুসরণ করা হয় না, বরং এটি একটি অপরিহার্য ব্যবসায়িক প্রয়োজনীয়তায় পরিণত হয়েছে, যা মডেলগুলির গবেষণাকে উৎপাদনে রূপান্তরিত করার ক্ষেত্রে কেন্দ্রীয় প্রেরণা হিসাবে কাজ করে।
সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ: দ্রুত প্রক্রিয়াকরণের রহস্য।
এই ত্বরণের সাধারণ নীতিকে সমান্তরালকরণ হিসাবে উল্লেখ করা হয়। একটি সার্ভারে এর ক্ষমতা নির্বিশেষে ডেটাগুলি ক্রমানুসারে প্রক্রিয়াজাত করা হয়। সংযুক্ত সার্ভারগুলির গুচ্ছের চারপাশে তৈরি করা বিতরণকৃত প্রশিক্ষণ কাঠামোগুলি দ্বারা চাপ অপসারণ করা হয়। এগুলি একটি বৃহৎ সংখ্যক GPU-এর মধ্যে ডেটা বিতরণ করে (ডেটা সমান্তরালকরণ) অথবা একই মডেলের বিভিন্ন উপাদানগুলিকে বিশেষ উদ্দেশ্যমূলক নোডগুলির মধ্যে (মডেল সমান্তরালকরণ) বিতরণ করে বৃহৎ ডেটা সেটগুলিতে স্কেল করতে সক্ষম হয়। ফলস্বরূপ কাজের বন্টন সপ্তাহের প্রশিক্ষণকে দিনে অথবা কখনও কখনও ঘন্টার মধ্যে হ্রাস করতে সক্ষম, যা বাজারের দ্রুত পরিবর্তনের সাথে তাল মেলাতে প্রয়োজনীয় প্রোটোটাইপিং এবং পুনরাবৃত্তির গতি বৃদ্ধি করে।
দ্রুততর পুনরাবৃত্তির জন্য সম্পদ ব্যবহার।
গতি আর ক্ষমতার প্রদর্শনের বিষয় নয়, বরং দক্ষতা নির্ভর। একটি বিতরণকৃত সিস্টেমের সাহায্যে সম্পদের বুদ্ধিমত্তাপূর্ণ বরাদ্দ করা যেতে পারে। প্রশিক্ষণ পাইপলাইনের বিভিন্ন ধাপগুলি সেরা হার্ডওয়্যারে স্থাপন করা যেতে পারে, এবং একই ক্লাস্টারে একাধিক পরীক্ষা একযোগে চালানো যেতে পারে। HPE এবং Dell-এর সাথে আমাদের সিস্টেম একীভূতকরণের দক্ষতার মাধ্যমে সুষ্ঠু নেভিগেশনের মাধ্যমে অবকাঠামোগত সমস্ত বিনিয়োগের সর্বোত্তম ব্যবহার নিশ্চিত করা হয়। বিতরণকৃত সার্ভারগুলি নিশ্চিত করবে যে, প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার সময়কাল হ্রাসের পাশাপাশি নিষ্ক্রিয় সম্পদগুলি বর্জন এবং কাজের প্রবাহের স্বয়ংক্রিয়করণের মাধ্যমে সমস্ত উন্নয়ন প্রক্রিয়া ত্বরান্বিত হবে।
জটিল এবং স্কেলযোগ্য মডেল আর্কিটেকচার।
এছাড়াও, আগের তুলনায় ধীরগতির সমস্যাগুলি মোকাবিলা করার ক্ষেত্রে ত্বরণ এসেছে। আসলে বৃহৎ পরিসরের মডেলগুলি: শুধুমাত্র পরবর্তী প্রজন্মের আর্থিক ভবিষ্যদ্বাণী করা বা শিল্প-পরিসরের ডিজিটাল টুইন তৈরি করা বা বৃহৎ শক্তি ব্যবস্থার বহু-উদ্দেশ্যমূলক অপ্টিমাইজেশনের জন্যই নয়, বরং একটি একক মেশিনে চালানো যায় না এমন হয়ে উঠেছে। এই মডেলগুলি প্রশিক্ষণ ও নির্মাণ করা যায় এমনভাবে বিতরিত প্রশিক্ষণ সার্ভারগুলি স্কেল করা যেতে পারে। এইভাবে সংস্থার AI অবকাঠামোকে সমন্বিত করা হয় না, যাতে মডেলের জটিলতা বৃদ্ধির সাথে সাথে মডেল জটিলতার উন্নয়নের গতি বজায় রাখা যায়, নির্দিষ্ট হার্ডওয়্যার দ্বারা চাপ দেওয়া সীমার মধ্যে আবদ্ধ না হয়ে।
অবশেষে, বিতরণকৃত প্রশিক্ষণ সার্ভারগুলি AI-এর তৈরির ধারণাকে একটি রৈখিক ও সীমাবদ্ধ অপারেশন থেকে একটি স্কেলযোগ্য এবং সমান্তরাল প্রক্রিয়ায় পরিণত করে। আধুনিক উদ্যোগগুলি দ্বারা গৃহীত AI-এর জন্য প্রয়োজনীয় দ্রুত উদ্ভাবন চক্র এবং জটিল মডেল নির্মাণের ক্ষেত্রে এগুলি হল মূল চাবিকাঠি। Aethlumis-এ, আমরা আমাদের বৃহৎ দলগত কাজ এবং প্রযুক্তিগত দক্ষতাকে যুক্ত করে এমন উচ্চ গতির অপ্টিমাইজড নিরাপদ বিতরণকৃত সিস্টেম ডিজাইন এবং বাস্তবায়ন করি যা আমাদের গ্রাহকদের দ্রুততরভাবে রূপান্তরমূলক AI সমাধান বাজারে আনতে সাহায্য করে।