Rychlost vývoje umělé inteligence se stává jedním z klíčových odlišujících faktorů v současném podnikatelském prostředí. Ve scénáři podniků, které působí v oblastech financí, výroby a energetiky, urychlená implementace modelů hlubokého učení představuje hmatatelnou výhodu. V tomto případě distribuované tréninkové servery již nejsou pokročilou metodologií, nýbrž se stávají nezbytným podnikatelským požadavkem, který je hlavním impulsem pro transformaci výzkumu do produkční fáze modelů.
Paralelní zpracování: Tajemství rychlého zpracování.
Obecný princip tohoto zrychlení je označován jako paralelizace. Data jsou v jednom serveru zpracovávána sekvenčně bez ohledu na jeho kapacitu. Úzké hrdlo je rozbito distribuovanými tréninkovými strukturami, které jsou vyvinuty kolem skupin propojených serverů. Ty také mohou škálovat pro velké datové sady tím, že je distribuují mezi velký počet GPU (datová paralelizace), nebo dokonce různé komponenty stejného modelu napříč specializovanými uzly (paralelizace modelu). Výsledné sdílení práce je schopno snížit trénování, které trvalo týdny, na dny nebo někdy dokonce hodiny, a tím urychlit prototypování a opakované iterace, které jsou nezbytné pro udržení kroku s rychlými změnami na trhu.
Využití zdrojů za účelem urychlení iterací.
Rychlost přestává být o ukazování síly, ale o efektivitě. Inteligentní alokace zdrojů může být provedena s pomocí distribuovaného systému. Jednotlivé kroky v trénovacím pipeline lze umístit na nejvhodnější hardware a různé experimenty mohou běžet současně na stejném clusteru. Tím je zajištěno optimální využití všech investic do infrastruktury za hladkého řízení naší odborností v oblasti systémové integrace s HPE a Dell. Distribuované servery zajistí, že kromě zkrácení doby trénování budou všechny vývojové procesy urychleny eliminací nevyužívaných zdrojů a automatizací pracovních postupů.
Komplexní a škálovatelné architektury modelů.
Také došlo k urychlení možností řešit dříve pomalé problémy. Skutečně velké modely již nejsou potřeba pouze pro predikce finančních událostí nové generace, průmyslově škálovatelné digitální dvojčata nebo vícekriteriální optimalizaci rozsáhlých energetických systémů, ale zároveň je nelze provozovat na jednom stroji. Servery pro distribuované trénování lze škálovat tak, aby bylo možné tyto modely trénovat a vytvářet. Tímto způsobem infrastrukturu umělé inteligence organizace nerozmisťují dohromady, což umožňuje udržet tempo vývoje složitosti modelů při jejich růstu ve složitosti, místo aby bylo omezeno hardwarem vynuceným stropem.
Nakonec distribuované tréninkové servery přesouvají vytváření umělé inteligence z lineární a omezené operace k škálovatelnému a paralelizovanému procesu. Jsou klíčem k rychlým inovačním cyklům a složité konstrukci modelů, které vyžaduje umělá inteligence využívaná moderními podniky. Společně také spojujeme naše rozsáhlé týmové i technické dovednosti pro návrh a nasazení takovýchto vysoce výkonných, optimalizovaných a bezpečných distribuovaných systémů, které pomáhají našim zákazníkům uvedení transformačních řešení umělé inteligence na trh rychleji ve společnosti Aethlumis.