Udviklingen af AI-modeller baseret på millioner af parametre er begrænset af ressourcerne på en enkelt server, hvilket er deres grundlæggende grænse, når de skaleres til milliarder af parametre. Distribuerede træningsservere er ikke længere en luksus for topmoderne laboratorier, men er rygraden, som gør det muligt i dag AI udvikling, der fungerer på en skalerbar og effektiv måde for enhver organisation, uanset om det er et selskab inden for finanssektoren, produktion eller energi.
Brud igennem hukommelses- og skala-muren.
Hundreder af gigabytes med hukommelse er nu nødvendige, selv for en enkelt, monolitisk AI-model, hvilket langt overskrider ydeevnen hos selv den mest kraftfulde fritstående GPU-server. Dette løses gennem distribueret træning ved hjælp af metoder såsom modelparallelitet, hvor det neurale netværk deles op i separate applikationer på flere GPU'er og servere. Dette gør det muligt for forskere og ingeniører at konstruere og træne modeller i størrelse og kompleksitet, som ellers ville være uset. For vores kunder betyder det, at de kan oprette deres egne proprietære og konkurrencedygtige AI-løsninger, såsom et komplekst værktøj til risikovurdering inden for finans eller et generativt designsystem inden for produktion, uden at være begrænset af hardware.
Øger tiden til løsning dramatisk.
Tid er en nødvendighed, når det gælder AI-udvikling. Distribueret træning bygger på konceptet dataparallelitet, hvor et stort datasæt fordeles over en gruppe servere. Hver server arbejder samtidigt på en del af dataene og synkroniserer derefter indsigt ved regelmæssige tidspunkter. Denne parallelbehandling reducerer træningstider fra uger til dage og endda timer. Denne hastighed er afgørende for iterativ udvikling, da den giver udviklingsteamet mulighed for at undersøge mange forskellige arkitekturer, hyperparametre og datasæt med høj hastighed. Resultatet er hurtigere innovationsprocesser, og den tid, der normalt kræves for at implementere en solid model i produktion, minimeres betydeligt – et vigtigt aspekt i forhold til at imødekomme markedsbehov.
Optimering af infrastrukturbrug og fleksibilitet.
En distribueret arkitektur, der er opbygget på skalerbare klynger af servere, omformer en fast AI-infrastruktur til en dynamisk og fælles løsning. I stedet for at tildеле projekter individuelt kan regnekraft elastisk tildeles flere teams og projekter isoleret fra hinanden, uden at skulle allokere enkeltmaskiner med høj ydelse. Disse klynger, som ofte anvender løsninger fra HPE og Huawei, er optimeret med vores systemintegrations ekspertise til netop disse fleksible arbejdsbelastninger. Resultatet af denne strategi er maksimerede investerede kapitalmængder, høje hardwareudnyttelsesrater og en gradvis kapacitetsforøgelse ved tilføjelse af flere noder til klyngen, hvilket perfekt matcher projektets pipeline.
Øget robusthed og realisme.
De distribuerede træningsrammer er fejltolerante, så træningsjobbet kan fortsætte, selvom en af noderne støder på et problem. Dette er afgørende for de længerevarende træningskørsler, som kræves for at træne store modeller. Desuden afspejler en distribueret miljømodel, der udvikles fra starten, den faktiske produktionssimplementering af modellen til understøttelse af skalerbar inference. Denne kompatibilitet gør overgangen fra forskning til implementering nemmere, så der opnås mindre integrationssværger, og modellen i virkeligheden allerede er tilpasset et skalerbart, serverbaseret miljø, hvilket er vigtigt for at levere effektive og sikre løsninger til vores kunder.
Til sidst er distribuerede træningsservere den afgørende forskydning i paradigmet for distribueret beregning, hvor isoleret databehandling erstattes af koordineret, skalerbar intelligens. Det er netop de, der omdanner ambitiøse AI-data til brugbare produkter, der kan trænes og implementeres. Vi udnytter vores stærke tekniske partnerskaber og integrerer kompetencer til at designe og implementere disse optimerede distribuerede systemer hos Aethlumis, så vi kan yde den kraftige tekniske support og effektive infrastruktur, som vores kunder kræver for at være blandt de første, der excellerer i tiden med store skalaer af kunstig intelligens.