Vývoj AI modelů založených na milionech parametrů je omezen výpočetními zdroji jednoho serveru, což je jejich zásadní limit při škálování na miliardy parametrů. Distribuované tréninkové servery již nejsou luxusem pouze nejmodernějších laboratoří, ale jsou páteří, která umožňuje současnému A) vývoji fungovat škálovatelným a efektivním způsobem pro jakoukoli organizaci, ať už se jedná o firmu ve finančním sektoru, výrobě nebo energetice.
Prolomení paměťové a škálovací bariéry.
Stovky gigabajtů paměti jsou nyní potřebné i pro jeden jediný monolitický AI model, což mnohonásobně přesahuje výkon i nejvýkonnějšího samostatného serveru s GPU. Tento problém je řešen distribuovaným trénováním pomocí metod jako je paralelismus modelu, při kterém se neuronová síť rozdělí na samostatné aplikace běžící na více GPU a serverech. To umožňuje výzkumným pracovníkům a inženýrům vytvářet a trénovat modely dosud nevídané velikosti a složitosti. Pro naše zákazníky to bude znamenat možnost vytvářet vlastní proprietární a konkurenční AI zdroje, jako je například komplexní nástroj pro hodnocení rizik ve financích nebo generativní návrhový systém v průmyslové výrobě, bez omezení hardwarovými prostředky.
Výrazné zkrácení času potřebného k dosažení řešení.
Čas je faktorem nutnosti, když jde o tvorbu umělé inteligence. Distribuované trénování vychází z konceptu datové paralelizace, při které je velká sada dat distribuována mezi skupinu serverů. Každý server zpracovává část dat souběžně a pravidelně synchronizuje získané poznatky. Tento paralelní proces umožňuje zkrátit týdenní trénování na dny nebo dokonce hodiny. Tato rychlost je klíčová pro iterativní vývoj, který umožňuje vývojovému týmu zkoumat množství architektur, nadparametrů a datových sad s nízkou latencí. Výsledkem jsou rychlejší inovační procesy a doba, která byla normálně potřebná k nasazení funkčního modelu do produkce, je výrazně zkrácena – což je důležitý aspekt pro reakci na požadavky trhu.
Optimalizace využití infrastruktury a flexibilita.
Distribuovaná architektura založená na škálovatelných clusterech serverů převádí pevnou AI infrastrukturu na dynamickou a sdílenou. Díky možnosti elastického přidělování výpočetního výkonu více týmům a projektům izolovaně, aniž by bylo nutné přidělovat jednotlivé výkonné stroje, podporujeme jednotlivé projekty. Tyto clustery, které často využívají řešení HPE a Huawei, optimalizujeme díky našemu know-how v oblasti systémové integrace pro takovéto flexibilní pracovní zátěže. Výsledkem této strategie je maximalizace objemu investovaných prostředků, vysoká míra využití hardwaru a postupné navýšení kapacity přidáním dalších uzlů do clusteru, což perfektně odpovídá projektovým plánům.
Zvyšování odolnosti a reálnosti.
Distribuované rámce pro trénování jsou odolné vůči chybám, a proto může trénink pokračovat i v případě, že jeden z uzlů narazí na problém. To je nezbytné pro dlouhotrvající tréninkové procesy potřebné k naučení velkých modelů. Navíc distribuované prostředí navržené již na začátku odráží produkční nasazení modelu pro podporu rozsáhlé inferenční služby. Tato kompatibilita usnadňuje přechod z výzkumu do provozu, čímž se snižuje integrace a model je efektivněji přizpůsoben škálovatelnému prostředí založenému na serverech, což je důležité pro poskytování našim zákazníkům efektivních a bezpečných řešení.
Nakonec distribuované tréninkové servery představují klíčový posun v paradigmatu distribuovaných výpočtů, směrem od izolovaných výpočtů k koordinované škálovatelné inteligenci. Právě oni transformují ambiciózní data o umělé inteligenci na životaschopné, trénovatelné a nasaditelné produkty. Využíváme naše silné technické partnerství a integrujeme schopnosti k návrhu a implementaci těchto optimalizovaných distribuovaných systémů ve společnosti Aethlumis, abychom nabídli výkonnou technickou podporu a efektivní infrastrukturu, kterou naši zákazníci potřebují, aby jako první excelovali v éře rozsáhlé umělé inteligence.